Maieta montre comment les systèmes d’IA perçoivent votre organisation — où votre signal est fort, où le sens se perd et quoi améliorer pour être plus facilement découvert, compris, jugé crédible et recommandé.
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Découvrez comment les systèmes d’IA voient et comprennent votre organisation.
Renforcez la structure, le sens et les preuves pour la découverte par l’IA.
Améliorez les signaux qui soutiennent des recommandations fiables.
Suivez la visibilité dans le temps et concentrez les améliorations où elles comptent.
Découvrir, Reconnaître, Faire confiance et Recommander sont des mesures indépendantes. Match combine ces quatre résultats moteur selon une politique versionnée et reste hors du jeu de dimensions.
Les systèmes d’IA peuvent-ils trouver de manière fiable votre organisation et les preuves utiles qui la concernent ?
Comprennent-ils correctement qui vous êtes, ce que vous faites et pour qui ?
Existe-t-il suffisamment de preuves crédibles pour soutenir la confiance dans la réponse ?
Êtes-vous susceptible d’être suggéré, cité ou choisi plutôt qu’une alternative ?
La plante représente votre organisation. Les fourmis représentent des moteurs d’IA spécialisés. L’écosystème environnant est constitué des preuves, de la structure et du contexte qui relient les deux. Maieta mesure cette relation à travers quatre dimensions indépendantes et l’agrégat Match séparé.
Comme une plante saine dans un écosystème qui la soutient, une meilleure visibilité dans l’IA vient d’une structure utile, d’un sens plus clair et de preuves crédibles. Maieta mesure la relation au lieu de chercher des astuces superficielles propres à une plateforme.
Nous rendons visible la couche d’interprétation cachée : entités, affirmations, preuves et lacunes.
Maieta distingue les problèmes de découvrabilité des problèmes d’identité, de pertinence et de confiance.
Les recommandations privilégient une clarté et des preuves durables, plutôt que la manipulation spécifique à une plateforme.
Être trouvé signifie que les bonnes pages publiques et les preuves utiles peuvent être découvertes. Être compris signifie que les systèmes d’IA identifient correctement l’organisation, ses services, ses publics et ses implantations. Être choisi dépend de preuves crédibles et actuelles qui soutiennent une recommandation utile. Maieta relie ces étapes à des actions au lieu de les dissimuler dans un score opaque.
La provenance du fournisseur et du modèle reste explicite : le résultat d’un moteur n’est jamais présenté comme l’ensemble du marché. La comparaison des systèmes révèle où votre signal est cohérent et où une réponse dépend d’un modèle particulier.
Chaque constat part d’éléments publics observables : pages, entités, affirmations, structure et preuves tierces. Les recommandations restent reliées à ces éléments, ce qui rend la raison de chaque changement claire et vérifiable.
Voir la méthode →Un audit fournit une référence. Les exécutions successives montrent comment Découvrir, Reconnaître, Faire confiance et Recommander évoluent, tout en conservant le contexte moteur et politique nécessaire à des comparaisons honnêtes.
Découvrir vérifie si les preuves utiles sont trouvables. Reconnaître contrôle l’identité et le sens. Faire confiance évalue les appuis crédibles. Recommander mesure si ces preuves peuvent justifier un choix pertinent.
Revoir les dimensions →Match combine les résultats disponibles des quatre dimensions selon une politique explicite et versionnée. Il reste hors de la géométrie du radar : l’agrégat ne peut donc pas déformer les dimensions indépendantes qu’il résume.
Maieta distingue les lacunes de contenu, techniques et de preuves, puis explique l’impact métier et la direction de mise en œuvre. Les dirigeants voient les priorités ; les spécialistes conservent les diagnostics et la provenance nécessaires pour agir.
Parler d’un audit →