Dépose un dossier contenant plusieurs exports JSON preatorlabs. Le tableau de bord met en regard tes analyses : distribution des verdicts, profils d'axes, corrélations entre métriques, et suivi des segments à travers les versions d'un même prompt.
Lecture. Tout est calculé localement dans ton navigateur, rien n'est envoyé sur le réseau. Les seuils de verdict sont des heuristiques, les corrélations sont descriptives (pas causales), et les comparaisons entre analyses sont surtout fiables à modèle et scénarios comparables.
Dépose ton dossier d'exports
Glisse un dossier (ou des fichiers) .json ici, ou sélectionne-les.
Format attendu : exports générés par le bouton « Exporter l'analyse (JSON) » de la démo.
Vue d'ensemble
iVue d'ensemble. Synthèse du corpus chargé : nombre d'analyses, de segments et de scénarios, modèles et fournisseurs sémantiques utilisés, plus les moyennes d'impact, de variance et d'activation sur l'ensemble des segments.
Distribution des verdicts
iCinq verdicts.critical et fort impact : segments porteurs, à conserver. contextuel : utile sur certains scénarios seulement (variance haute ou activation partielle). faible : effet limité, vérifier les redondances. placebo : ignoré par le modèle.
Répartition de tous les segments du corpus par verdict.
Composition par analyse
iUne barre = une analyse. La longueur de chaque couleur indique le nombre de segments de ce verdict. Une analyse riche en critical/fort impact est dense en segments porteurs ; beaucoup de placebo suggère du texte décoratif ou ignoré.
Nombre de segments par verdict, pour chaque analyse incluse.
Profil d'axes par analyse
iQuel axe porte l'effet ? Impact moyen décomposé par axe : structurel (forme, format), comportemental (règles, termes), sémantique (sens, style). Un prompt orienté format ressort sur l'axe structurel ; un prompt de persona sur l'axe sémantique.
Moyenne des deltas par axe, pour chaque analyse incluse.
Corrélations entre métriques
iChaque point = un segment du corpus, coloré par verdict. À gauche, impact contre variance : haut et stable (à gauche) = critical ; variance élevée (à droite) = contextuel ; bas = faible/placebo. À droite, impact contre activation : un segment à activation faible mais impact non nul est ponctuel, pas inutile.
Nuages de points sur l'ensemble des segments inclus.
Matrice de corrélation
iCoefficient de Pearson (r, entre -1 et 1) entre les métriques, calculé sur tous les segments inclus. Proche de +1 : varient ensemble ; proche de -1 : varient en sens inverse ; proche de 0 : pas de relation linéaire. Lecture descriptive du corpus chargé, pas une preuve de causalité.
r de Pearson entre impact, variance, activation et les trois axes.
Suivi des segments par version
iVersions d'un même prompt. Les analyses partageant des segments sont regroupées en familles. Chaque ligne est un segment, chaque colonne une version. Comparer une ligne entre colonnes montre comment l'impact d'un segment se redistribue quand d'autres segments sont retirés. Une cellule vide = segment absent de cette version.
Familles détectées par recouvrement de segments (similarité de Jaccard ≥ 0,5). Cellule = impact % et verdict.
Table détaillée
iTous les segments du corpus, ligne par ligne. Clique sur un en-tête pour trier ; utilise les filtres pour isoler une analyse, un verdict ou un modèle. Les colonnes struct/comport./sém. sont les deltas moyens par axe.
Tri par colonne, filtres par analyse, verdict et modèle.