AI Agent Assurance
Savoir si vos agents IA créent réellement la valeur attendue et décider quoi faire ensuite.
EVA XM aide les fonds de Private Equity et leurs participations à déterminer si leurs déploiements IA produisent les résultats clients, opérationnels et économiques attendus — et si les preuves utilisées pour le démontrer sont suffisamment fiables.
Ce que vous achetez
Une décision documentée sur la capacité de votre agent à opérer à l’échelle.
Pas un nouveau dashboard. EVA XM relie les preuves disponibles aux outcomes réels puis traduit le résultat en décision de management et de création de valeur..
PLATFORM EVIDENCE
Que pouvons-nous réellement croire dans les données existantes ?
BUSINESS OUTCOME ATTRIBUTION
Qu’est-ce que l’IA change vraiment pour le client, les opérations et le P&L ?
PE DECISION LAYERS
Scale / Fix / Restrict / Stop avec valeur capturée, EBITDA at stake et priorités.
LE PROBLEME DE MANAGEMENT
Les métriques IA ne sont pas encore une preuve de création de valeur.
Un taux de deflection, de containment ou de tool-call success peut être utile sans répondre à la question essentielle : la performance de l’IA améliore-t-elle réellement les Customer Operations et le P&L ?
Résolution réelle
Le client est-il réellement résolu, ou rappelle-t-il 48–72h plus tard ?
Capacité capturée
La capacité théoriquement libérée a-t-elle réellement été retirée ou redéployée ?
Economics réels
Le coût combiné IA + humains est-il réellement inférieur à l’alternative ?
Impact P&L
La valeur annoncée se retrouve-t-elle effectivement dans l’EBITDA et le Value Creation Plan ?
Le modèle EVA XM
De la preuve disponible à la décision PE.
EVA XM ne cherche pas à remplacer les plateformes techniques. Nous organisons les preuves existantes, reconstruisons ce qui manque et les relions à la valeur économique.
01 — PLATFORM EVIDENCE
Que montrent réellement les données ?
Can management rely on the evidence?
Dashboards vendors, CRM, support data, QA, logs, traces, tickets, incidents, finance et données workforce.
Normaliser les définitions et sources
Identifier les angles morts et métriques trompeuses
Qualifier les preuves : reliable / qualified / insufficient
02 — BUSINESS OUTCOME ATTRIBUTION
Qu’est-ce que l’IA change réellement ?
Does AI performance translate into business outcomes?
Modèle causal CustOps reliant performance IA, outcomes clients, performance opérationnelle, economics et P&L.
True resolution et repeat contact
Escalation, FCR, customer effort et capacité
Cost / successful outcome, retention, expansion, EBITDA
03 — PE DECISION LAYER
Que doit faire l’actionnaire ?
What should management do next?
Une lecture adaptée au board, au management et à l’équipe Value Creation.
Value captured vs business case
EBITDA realized / at stake
Remediation investment et time-to-value
SCALE / FIX / RESTRICT / STOP
Cross-vendor by design
EVA XM ne vend ni modèle, ni plateforme d’IA, ni solution d’observabilité. Nous travaillons à partir de la stack et des données déjà disponibles chez le client — et distinguons clairement les preuves exploitables de celles qui doivent être complétées.
Une approche adaptée au mid-market
Pas besoin d’une stack d’observabilité mature pour commencer.
Le niveau de maturité varie fortement. EVA XM adapte la revue aux preuves réellement disponibles, sans imposer un nouveau logiciel comme prérequis.
Si une stack mature existe
Nous l’exploitons nous ne la reconstruisons pas.
Les traces, evals, dashboards vendors et systèmes de gouvernance deviennent des inputs. EVA XM challenge leur définition, leur couverture et leur lien avec les outcomes business.
Exemples : LangSmith / Braintrust / NiCE / Salesforce / Datadog / Credo / stack interne
Question EVA XM : cette evidence est-elle suffisante pour prendre une décision de management ?
Si l’observabilité est limitée
Nous reconstruisons une Minimum Evidence Baseline.
À partir des exports CRM/support, conversations, tickets ré-ouverts, incidents, coûts, workforce data, QA humaine et tests ciblés. L’objectif n’est pas de bâtir une plateforme : c’est d’obtenir suffisamment de preuves pour répondre à la décision.
Minimum evidence : outcomes, volumes, escalations, repeat contacts, costs, controls critiques
Output : ce qui est prouvé, ce qui est directionnel et ce qui reste non démontré
Notre offre
Trois offres selon la maturité du déploiement et le niveau de décision attendu.
01 — Avant de passer à l’échelle
AI Scale Readiness Assessment
Should we scale?
Évaluer si un déploiement IA est suffisamment performant, contrôlé et économiquement crédible avant d’étendre son périmètre, son trafic ou son autonomie.
Outputs
Readiness Profile · Minimum Evidence Baseline · Critical Gates · Value Case Challenge · décision READY / CONDITIONAL / NOT READY · 90-Day Scale Roadmap
02 — Déploiement en production CORE OFFER
AI Value Assurance Review
Is the deployment actually creating value?
Déterminer si la performance observée produit effectivement les résultats clients, opérationnels et économiques attendus et identifier l’écart entre valeur annoncée et valeur réalisée.
Outputs
Evidence Reliance Map · Business Outcome Attribution · Value Realization Bridge · Failure & Root Cause Map · Remediation Roadmap · PE Decision Pack · SCALE / FIX / RESTRICT / STOP
03 — Portefeuille / plusieurs agents
Portfolio AI Assurance Program
Where should we accelerate, fix or stop across the portfolio?
Installer un langage commun de performance et de création de valeur pour comparer des déploiements IA hétérogènes sans imposer une stack technique unique.
Outputs
Portfolio Taxonomy · Autonomy × Impact Classification · Evidence Standards · Value Attribution Model · Decision Cadence · Management / Board Dashboard · Cross-portco Benchmark
Notre approche
Partir de la décision business, pas de la technologie.
01 — BASELINE
Définir ce qui doit être vrai
Rôle du déploiement IA, business case initial, outcomes attendus, population concernée, métriques protégées, autonomie et risques matériels.
02 — CHALLENGE THE EVIDENCE
Déterminer ce que l’on peut réellement croire
Confronter dashboards, exports, QA, logs, contrôles, finance et données opérationnelles. Construire une Minimum Evidence Baseline lorsque nécessaire.
03 — ATTRIBUTE OUTCOMES
Reconstruire la chaîne causale
Relier performance IA, true resolution, repeat contact, escalations, capacité, economics et impact P&L sans sur-interpréter l’attribution.
04 — DECIDE
Transformer la preuve en décision
Quantifier la valeur capturée, l’EBITDA at stake, les gaps de contrôle et l’effort de remédiation puis recommander SCALE / FIX / RESTRICT / STOP.
EVA XM CustOps Value Attribution Model
La chaîne causale que nous cherchons à démontrer
AI behaviour
Resolution signal · tool success · model behaviour
Customer outcome
True resolution · repeat contact · effort · experience
Operational outcome
FCR · escalation · workload · capacity · service level
Economics
Cost / successful outcome · AI + human blended cost
P&L
Cost-to-serve · retention · expansion · EBITDA
Assurance intensity
Plus l’autonomie et l’impact augmentent, plus l’assurance doit être forte.
IMPACT →
ASSIST
Monitoring standard, QA échantillonnée, règles de qualité et supervision humaine native.
GOVERN
Policies explicites, validation humaine sur les actions critiques, traçabilité et seuils d’escalade.
ASSURE
Continuous evals, production monitoring, release gates, drift detection et fallback.
CONTROL
Permissions strictes, approbations critiques, auditabilité complète, human override et evidence pack.
ASSIST
Monitoring standard, QA échantillonnée, règles de qualité et supervision humaine native.
GOVERN
Policies explicites, validation humaine sur les actions critiques, traçabilité et seuils d’escalade.
ASSURE
Continuous evals, production monitoring, release gates, drift detection et fallback.
CONTROL
Permissions strictes, approbations critiques, auditabilité complète, human override et evidence pack.
Le livrable signature
Le PE Decision Pack.
Une lecture claire de ce qui fonctionne, de la valeur réellement capturée et de la décision à prendre. Ci-dessous : illustration fictive.
Fix Before
Scale
Le cas de valeur est confirmé, mais la résolution réelle, les contrôles de remboursement et la capture de capacité doivent être corrigés avant toute extension.
Les métriques techniques sont globalement fiables, mais la métrique vendor de résolution surestime l'outcome réel.
86% de résolution déclarée → 78,6% de true resolution après repeat contacts et échecs backend.
Valeur P&L réalisée sur un business case initial de €1.25m.
€0.47m d'EBITDA encore at stake, principalement lié à la capacité non capturée et aux repeat contacts.
Évaluer un agent IA
Mesurer sa performance réelle, identifier les risques et vérifier qu’il crée de la valeur sans dégrader l’expérience client