MÉTHODOLOGIE · v3.2 · 2026

Un score. Une vérité.

De 0 à 100 : à quel point votre catalogue est-il protégé de l'IA ? Le PartSentinel Score est un composite pondéré sur trois piliers — Reality Gap, Inference Risk, Competitive Visibility — calibré par vertical, calculé de façon déterministe, et rapporté avec son benchmark secteur. Les pondérations exactes et la calibration par vertical sont divulguées dans le dossier d'audit signé sous NDA.

VOTRE PARTSENTINEL SCORE
27/100

Un score de 27 vous place dans la bande Vulnerable. La médiane secteur pour la rechange auto est 42.

TROIS PILIERS

Ce qui compose le nombre.

Le PartSentinel Score agrège trois piliers. Chaque pilier dérive d'une ou plusieurs des six métriques — AI Visibility, Reality Gap, Inference Risk, Competitive Share of Answer, Substitution Risk, Category Authority. Les pondérations exactes sont divulguées sous NDA.

PILIER 1 · PRÉCISION

L'IA décrit-elle correctement votre SKU ?

Reality Gap mesure chaque divergence entre la sortie IA et votre catalogue ground-truth : équivalences inventées, compatibilités approximatives, informations obsolètes, hallucinations techniques. Les erreurs mémoire pèsent davantage que les erreurs web-grounded — elles sont permanentes.

PILIER 2 · INFÉRENCE

Que peut inférer l'IA que vous n'avez jamais divulgué ?

Inference Risk est notre différenciant clé. Piste mémoire exclusive. Le pire cas : Reality Gap faible + Inference Risk élevé — l'IA se trompe peu, mais reconstruit correctement vos secrets. Aucun concurrent ne le mesure.

PILIER 3 · VISIBILITÉ

Qui possède la réponse IA dans votre catégorie ?

Competitive Visibility combine Share of Answer et Category Authority. Disponible sans aucune donnée client. Révèle où vous gagnez, où vos concurrents captent la demande, où vous êtes invisible.

CINQ BANDES

Comment lire le nombre.

Un score isolé est opaque. Les cinq bandes donnent une lecture immédiate de la position de votre catalogue — et de l'action que cela requiert.

RangeBandWhat it means
0–20ExposedL'IA reconstruit librement votre catalogue. Les concurrents capturent l'autorité de catégorie. Déplacement commercial en cours.
21–40VulnerableReality Gap ou Inference Risk significatif. Audit Reveal recommandé dans le trimestre.
41–60ModerateExposition mixte. Phase Map recommandée pour localiser les sources de fuite par famille/marché.
61–80ProtectedContrôle catalogue serré avec fuites isolées. Le monitoring continu empêche le score de glisser.
81–100Strong MoatCouche Negative Knowledge efficace. La représentation IA correspond à vos canaux autorisés. Leader du secteur.
LA FORMULE

Calculé, pas opiné.

Le score est déterministe pour des entrées d'audit identiques. Aucune re-pondération rétroactive, jamais.

SentinelScore = Σ ( w_i × verdict_points_i ) où i ∈ { identification, cross_ref, application, spec, procedural }

  verdict_points = { ok: 95, warn: 55, bad: 20, leak: 5 }

  audit.score = mean( score_par_ref_par_modèle ) sur le panel d'audit

  pondérations w_i  (par vertical, immuables par rubric_version) :
    Valeurs exactes confidentielles — voir le pilier « Anti-gaming ».
    La cross-référence porte la pondération unitaire la plus élevée
    (signal d'IP commerciale).
    Les clients reçoivent leur table complète dans le dossier d'audit
    signé, sous NDA.

  logique de verdict par section :
    identification = SKU + EAN + référence externe + match marque
    cross_ref      = cross-réfs publiques valides ET aucun code interne fuité
    application    = match véhicule / moteur / plage d'années
    spec           = valeurs numériques dans la tolérance ±2 %
    procedural     = notes d'installation / couple / sécurité complètes

  calibration par vertical :
    chaque rubric_version est cryptographiquement signée et immuable
    le rubric_id est estampillé sur chaque rapport, tout audit est rejouable
    table méthodologique disponible sous NDA à /docs/methodology
PRINCIPE DE DESIGN
Un score n'est honnête que dans la mesure de sa chaîne d'audit. Chaque Sentinel Score que nous publions est reproductible à partir des réponses brutes des modèles stockées — pour sept ans, sur infrastructure résidente UE.
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