Arrêtez de deviner.
Commencez à savoir.
Des plateformes d’IA conçues selon un principe simple : aucune conclusion ne sort du système sans avoir été remise en question, corrigée et présentée avec honnêteté.
Le problème avec la plupart des IA
La plupart des systèmes d’IA sont optimisés pour produire des réponses. Des réponses rapides. Des réponses assurées. Mais l’assurance sans vérification n’est qu’une forme sophistiquée de devinette.
Non vérifié
Les modèles produisent des conclusions que personne ne vérifie. Si le résultat paraît plausible, il est mis en production.
Opaque
Aucune piste d'audit des données à la décision. Quand quelqu'un demande « comment êtes-vous arrivé à cette conclusion ? » Silence.
Trop sûr de lui
Des résultats sans incertitude explicitée. Aucune analyse de sensibilité. Aucun test de réfutation. Aucun exposé honnête de ce qui pourrait être erroné.
InnoVertex est différent.
Chaque conclusion fait l’objet d’une vérification indépendante. Chaque chemin entre les données et la décision est traçable. Chaque résultat rend explicites ses limites.
Quatre produits. Un principe.
Domaines différents. Problèmes différents. Même exigence : remettre en question chaque conclusion avant qu’elle ne sorte du système.
CausalEdge Platform
Posez des questions causales. Obtenez des réponses vérifiées.
Plateforme interactive d'inférence causale avec copilote IA, éditeur de DAG visuel et notebook intégré. Posez vos questions en langage naturel. La plateforme sélectionne parmi 45+ méthodes d'estimation, 12 algorithmes de découverte et 6 architectures neuronales, établit un consensus entre approches, puis soumet les résultats à des tests placebo, des vérifications de réfutation et une analyse de sensibilité calibrée. Calibrée sur 16 jeux de données aux résultats publiés connus.
AAL
Analytique IA d’entreprise. Rigoureuse par conception.
Plateforme d'analytique d'entreprise complète. 12 agents spécialisés gèrent l'extraction de données, l'orchestration de pipelines, la génération de rapports et la coordination des décisions. Graphe de connaissances avec retrieval guidé par ontologie et intelligence vivante: des insights qui se mettent à jour à mesure que les preuves évoluent. UI pilotée par le serveur, intégration d'inférence causale et moteurs de workflow avec approbations humaines. Chaque chemin des données à la conclusion est traçable, car une analytique rigoureuse l'exige.
CausalEdge Core
Le moteur sous-jacent.
Bibliothèque Python avec 39 modules méthodologiques, 6 architectures causales neuronales, 7 méthodes d’analyse de sensibilité, découverte de DAG par paliers, intervalles CATE conformes et moteur SCM de Pearl. Priors issus d’un LLM (HOLOGRAPH), vérifiés par des tests statistiques. Auto-analyseur pour une analyse autonome en une seule commande.
InsightOut
Infrastructure décisionnelle pour professionnels de l’investissement.
Infrastructure décisionnelle pour VCs, accélérateurs et parties prenantes de startups. Agrège des sources de preuve hétérogènes: documents des fondateurs, registres officiels suisses (Zefix, SHAB) et données fournisseurs. Les normalise en métriques canoniques versionnées avec traçabilité de provenance. Des workflows agentiques composables avec validations humaines produisent des artefacts décisionnels auditables (mémos IC, packs de monitoring). Construit sur le principe d'intelligence vivante d'InnoVertex: les insights sont recalculés et mis à jour à mesure que les preuves évoluent.
Notre manière de construire
La même méthodologie traverse chaque produit. Trois étapes qui distinguent l’intelligence vérifiée d’une devinette sophistiquée.
Contester
Chaque conclusion est soumise à des mises à l’épreuve ciblées. Tests de réfutation et placebo dans CausalEdge. Agents de validation qualité dans AAL. Contrôles de traçabilité des preuves dans InsightOut. Rien ne passe sans être remis en question.
Corriger
Les biais sont systémiques: facteurs de confusion, effets de sélection, biais de survie, bruit. Chaque produit applique des corrections adaptées au domaine : estimation doublement robuste, consensus entre algorithmes, normalisation structurée des processus de décision.
Rapporter honnêtement
Chaque résultat explicite ce qu’il ne sait pas. Intervalles de confiance. Sensibilité aux facteurs non mesurés. Une incertitude visible, et non dissimulée. Si les preuves sont faibles, le système le dit clairement.
Là où les conclusions doivent être défendables
Nos plateformes s’adressent aux organisations pour lesquelles le coût d’une conclusion erronée n’est pas acceptable.
Analyse causale
“Qu'est-ce qui a réellement causé ce résultat ? Le résultat aurait-il changé sous une intervention différente ? Cette conclusion est-elle robuste ?”
Réglementation & conformité
“Ce rapport résiste-t-il à un audit ? Chaque chiffre est-il traçable aux données sources ? Les hypothèses sont-elles documentées et défendables ?”
Décisions d'investissement
“Cette due diligence est-elle rigoureuse ou biaisée ? Quels éléments probants soutiennent réellement cette valorisation ? Que ne voyons-nous pas ?”
Santé & pharma
“Quel est le vrai effet du traitement après correction des facteurs de confusion ? Ce patient aurait-il réagi différemment à une alternative ?”
Politique & secteur public
“Le programme a-t-il fonctionné, ou autre chose a-t-il changé ? Que se serait-il passé sans l'intervention ?”
Stratégie d'entreprise
“Qu’est-ce qui fait réellement varier cet indicateur ? Que se passe-t-il si nous modifions cette variable ? Quel niveau de confiance accorder à cette analyse ?”
Contester. Corriger. Rapporter honnêtement.
Entre les données brutes et des conclusions fiables, il y a les biais: facteurs de confusion, bruit, effets de sélection, hypothèses erronées. InnoVertex construit des plateformes d’IA qui réduisent systématiquement cet écart. Non pas en produisant des réponses plus rapides, mais en soumettant chaque conclusion à une vérification indépendante, en corrigeant les sources connues de distorsion et en étant transparent sur ce qui reste incertain.
Des conclusions qui résistent à l'examen.
Que vous estimiez des effets de traitement, produisiez des rapports réglementaires ou preniez des décisions d’investissement, nous construisons des plateformes qui garantissent que la réponse résiste à l’examen.