Le défi
Les équipes marketing des laboratoires croisent publications scientifiques, social listening et documents internes pour orienter leurs marques. Un système multi-agents peut générer ces insights à grande échelle, à condition de prouver qu'ils sont nouveaux, fondés et fiables, alors que les experts métier ont peu de temps pour valider.
Notre approche
Intégré à une équipe de software engineers, notre Data Scientist conçoit l'architecture des agents (superviseur, génération, évaluation) et un golden dataset annoté avec les équipes médicales. Chaque insight est noté sur la précision, la pertinence, la nouveauté et le risque d'hallucination, par LLM-as-a-judge, et des benchmarks détectent toute régression après un changement de prompt, de modèle ou de source.
Impact
Des recommandations dont la fiabilité est mesurée, et des experts qui ne valident plus que les insights à forte valeur.
