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Laboratoire · 29 septembre 2026

Comment nous vérifions que les bonnes personnes arrivent en premier

Sept musiciens de notre panel de test jouent de la guitare et chantent, et ils produisent aussi. Tous les sept peuvent faire le travail.

La personne qui cherche écrit des messages courts et attend un travail soigné dès le premier jet. Selon ce critère, le plus proche des sept obtient un score presque deux fois plus élevé que le plus éloigné.

Folkso doit placer cette personne parmi les premières. Nous le vérifions sur 1 000 recherches dont la bonne réponse est connue à l’avance, avec le même code que celui qui vous répond dans ChatGPT et Claude.

Ce que vous obtenez

98 %

La première personne que vous voyez peut faire ce que vous avez demandé.

96 %

L’un de vos trois meilleurs choix figure déjà dans le top trois.

93 %

Les cinq personnes de la liste peuvent toutes faire le travail.

99 %

Si quelqu’un qui convient existe, Folkso le montre.

Un meilleur choix convient à la fois à la tâche et à votre façon de travailler. Les chiffres datent du 27 septembre 2026 et portent sur 300 recherches qui n’ont pas servi au réglage.

Le chemin parcouru

Ordre aléatoireAvant le 27 septembreMaintenant

La première personne peut faire le travail

Ordre aléatoire
21,4 %
Avant le 27 septembre
78,5 %
Maintenant
98,1 %

Le meilleur choix dans le top trois

Ordre aléatoire
11,3 %
Avant le 27 septembre
57,4 %
Maintenant
76,4 %

Le meilleur choix arrive en premier

Ordre aléatoire
4,6 %
Avant le 27 septembre
28,5 %
Maintenant
48,9 %

Une personne qui convient est montrée

Avant le 27 septembre
86,7 %
Maintenant
99,0 %

Un changement compte comme une amélioration seulement s’il dépasse l’ancienne version de plus de 5 points, soit la marge d’erreur sur 300 recherches.

Pourquoi vous pouvez faire confiance à ces chiffres

  • Le panel de test compte 100 personnes fictives et 250 personnes fictives qui cherchent. Chacune commence comme une fiche cachée avec un métier, une ville, un caractère, des valeurs et des goûts.
  • Chaque niche a ses jumeaux. Cinq personnes ou plus, avec les mêmes compétences et des caractères différents, si bien que la recherche doit regarder au-delà de l’intitulé de poste.
  • Des modèles de langage ont rédigé les profils et les 1 000 recherches, du même genre que celles que ChatGPT et Claude envoient à Folkso.
  • La bonne réponse vient des fiches cachées et ne retient que ce qu’un lecteur peut voir dans le profil.
  • 700 recherches servent à régler les pondérations. Les 300 autres sont mises de côté, et tous les chiffres de cette page viennent d’elles.
  • Chaque exécution est enregistrée avec sa date, son code et ses résultats.

Comment se déroule votre recherche

  1. Filtres. Seules les personnes ouvertes à ce dont vous avez besoin, avec un budget dans votre devise et votre unité, dans votre ville quand cela compte. Les noms de ville fonctionnent dans n’importe quelle langue.
  2. Sens. Folkso compare votre tâche à chaque profil selon le sens et selon les mots, et garde les 50 plus proches.
  3. Lecture. Un modèle lit ces 50 profils en entier, sans les contacts. La personne peut-elle faire le travail ? Cherche-t-elle elle-même le même rôle ? À quel point est-elle proche de vous ? Qu’avez-vous en commun ?
  4. Second regard. Les six premières personnes sont relues, une par une. Seules celles qui passent arrivent jusqu’à vous.
  5. Personne ne convient. Folkso assouplit les conditions les moins strictes et indique ce qui a changé. S’il n’y a toujours personne, il vous le dit.

Vos contacts et ceux des autres n’arrivent jamais jusqu’au modèle.

Ce que nous avons mesuré aussi

  • Pas de fondateurs sur votre route. Un fondateur qui a besoin d’un développeur React n’apparaît pas quand vous en cherchez un. Avec le modèle, cela s’est produit 0 fois sur 565 recherches.
  • Toutes les langues. Un profil rédigé dans une autre langue est retrouvé presque aussi bien. Le meilleur choix arrive en premier dans 47,2 % des cas, contre 50,3 % dans la même langue.
  • Vitesse. La lecture et le second regard ajoutent 0,7 seconde en médiane.
  • Variabilité. Deux exécutions identiques du modèle donnent des résultats un peu différents, donc nous ne comptons pas les différences plus petites que cette variation.

Ce qui n’a pas marché

Nous publions aussi nos échecs. Chacune de ces idées semblait prometteuse et n’a pas tenu sur les recherches mises de côté.

IdéeCe qui s’est passé
Lire les 50 profils en une seule requête18 % des recherches ont échoué et se sont déroulées sans le modèle
Traits de caractère en étiquettes fixes+3 points, dans la marge d’erreur
Décrire le caractère au modèle avec des motsle meilleur choix en premier est passé de 49 % à 45 %
Régler les pondérations sur une grille+8 points pendant le réglage, +2 sur les recherches mises de côté
Laisser votre IA choisir parmi dix personnesde +1,5 à +2,3 points

Là où le test s’arrête

Les personnes de ce test sont fictives. Les vrais profils sont plus courts et plus brouillons, avec des fautes de frappe et deux langues dans un même texte.

Savoir si deux personnes travaillent bien ensemble se voit dès leur première conversation. C’est pourquoi le choix final vous revient.

Viennent ensuite les résultats en conditions réelles. Les demandes acceptées et les « pas la bonne personne » accompagnés d’une raison ajusteront encore l’ordre.

Folkso est gratuit. Connectez-le une fois, et la prochaine fois qu’une tâche a besoin de quelqu’un, votre IA trouve cette personne directement dans la conversation.