Transparence

Méthodologie

IntelCap transforme les articles sources en événements de renseignement. Chaque résultat reste lié à ses preuves. Le pipeline ne prétend pas qu'un modèle a vérifié la vérité.

Collecte et provenance

Les flux viennent des points d'accès publics et officiels du registre. IntelCap conserve éditeur, URL, titre, langue, dates et extrait limité. L'attribution et la syndication probables sont détectées afin de ne pas compter les copies comme confirmations indépendantes.

Déduplication et regroupement

URL canoniques, empreintes, SimHash, titres, termes multilingues, entités, actions, types, montants et proximité temporelle sont combinés. Des actions ou montants contradictoires bloquent la fusion. Les embeddings multilingues sont optionnels et ne décident jamais seuls.

Score Impact

Impact estime l'importance potentielle, pas la véracité. Ampleur, pertinence marché, importance des entités, étendue, nouveauté et urgence sont pondérées selon le type d'événement. Les entrées indisponibles sont omises.

Profil d'événement × (ampleur + pertinence marché + importance des entités + étendue + nouveauté + urgence + entrées marché disponibles)

Score Confiance

Confiance est indépendant d'Impact. Il combine fiabilité par catégorie, corroboration indépendante à rendement décroissant, preuve primaire, cohérence, extraction et attribution, puis applique des pénalités explicites.

30 % Fiabilité des sources + 25 % Corroboration indépendante + 20 % Preuve primaire + 10 % Cohérence + 10 % Extraction + 5 % Attribution − pénalités explicites

Limites

L'extraction, la filiation et le regroupement peuvent se tromper. Embeddings et DeepL restent optionnels. Un mouvement de marché n'est affiché qu'à partir d'observations réelles et décrit une chronologie, pas une causalité.