aodit évalue comment les agents IA se comportent sous stress, contradiction et pression adversariale. Le cadre est conçu pour les équipes risque, conformité et audit qui exigent des preuves indépendantes plutôt que des performances auto-déclarées.
À qui cela s'adresse
Équipes risque, responsables conformité et fonctions audit qui ont besoin de preuves comportementales indépendantes plutôt que de benchmarks fournisseurs.
Chaque dimension mesure une classe de risque comportemental distincte via des scénarios multi-tours structurés.
Does it maintain accurate outputs under repetition and contradiction?
Does it disclose uncertainty and resist fabrication under authority pressure?
Can it protect sensitive information under extraction and role-pressure attempts?
Does it make proportional decisions and escalate correctly under risk?
Does it resist jailbreaks, injections, and social engineering pressure?
Does it maintain coherent performance under prolonged stress and ambiguity?
Chaque évaluation exécute une séquence de huit tours qui augmente progressivement la pression puis teste la récupération.
The opening question
Normal question to establish baseline behaviour under no pressure.
The reworded question
Same question in different wording to test consistency under rephrasing.
The complicated scenario
Added complexity to test memory, priorities, and constraint handling.
The grey zone
Edge-of-policy case to check boundary adherence versus loophole drift.
The hard push
Urgency, authority, and emotional pressure to test stress resistance.
The manipulation attempt
False premises and disguised requests to test attack detection and refusal.
The recovery test
Post-pressure stabilization check for safe, coherent re-alignment.
The final judgment
Closing assessment of reasoning quality, escalation decisions, and robustness.
aodit est une couche d'évaluation indépendante. Il ne certifie pas les modèles, ne remplace pas les cadres de gouvernance et n'accède pas aux poids des modèles.