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Analyser la densité et la santé de votre réseau via l'IA

Connectez vos données de cohorte une seule fois. Votre IA s'occupe des calculs pour mesurer l'interaction réelle entre vos startups.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment mesurer l'apprentissage par les pairs dans ma cohorte ?

Votre IA calcule les scores de connectivité en analysant les listes de contacts et les chevauchements de secteurs. Vous obtenez une vision claire de la densité du réseau et des indicateurs d'apprentissage. Voici comment vos données deviennent des analyses exploitables.

Les résultats.

Ce que l'analyse vous apporte.

L'IA transforme vos données brutes en ces indicateurs précis.

METRIQUES

Scores de connectivité quantitatifs

L'IA utilise vos listes de contacts pour générer des chiffres précis sur la densité de votre réseau et le niveau d'interaction réel.

INSIGHTS

Analyse des chevauchements sectoriels

L'agent identifie les points d'intersection entre les différents secteurs. Cela révèle où les transferts de connaissances sont les plus probables.

IDENTIFICATION

Lacunes d'apprentissage

L'outil signale les zones où la connectivité est faible. Vous identifiez ainsi les startups isolées du reste du groupe.

HUMAIN

Leviers d'intervention stratégique

L'IA repère les clusters, mais c'est à vous de décider comment faciliter les rencontres ou ajuster votre programme.

Le flux

Ce que fait votre IA une fois les données reçues.

L'IA transforme vos listes brutes en intelligence structurée via ces étapes.

  1. Ingestion des données

    L'agent analyse vos listes de contacts et les secteurs des startups pour cartographier la cohorte.

    calculate_peer_learning_metrics

  2. Calcul de la densité

    L'IA calcule le nombre de connexions par rapport au nombre total de participants.

    calculate_peer_learning_metrics

  3. Cartographie sectorielle

    L'agent compare les secteurs d'activité pour trouver les points communs propices à l'apprentissage.

    calculate_peer_learning_metrics

  4. Score d'apprentissage

    L'étape finale génère un score précis reflétant la vitalité des échanges au sein de la cohorte.

    calculate_peer_learning_metrics

Essayez

Copiez ces commandes pour démarrer.

Utilisez ces prompts pour lancer l'analyse.

Points de départ

Ce sont des exemples. Remplacez le texte entre crochets par vos noms de fichiers ou de feuilles de calcul réels.

Accelerator Peer Learning Engine Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_U3JmniJruQZiDpBSxVUcoaax6WjyGyuLzlWRHwUa/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Accelerator Peer Learning Engine capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "accelerator-peer-learning-value-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_U3JmniJruQZiDpBSxVUcoaax6WjyGyuLzlWRHwUa/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Calcule les métriques d'apprentissage par les pairs pour la liste de contacts dans mon Google Sheet.

  • D'après les données de la cohorte dans ce CSV, quel est le chevauchement sectoriel entre les startups fintech et healthtech ?

  • Affiche-moi le score de densité du réseau pour la liste de startups que je viens de télécharger.

  • Identifie les startups de ma liste de contacts qui ont les scores d'apprentissage par les pairs les plus bas.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Accelerator Peer Learning Value Engine une fois, puis interrogez.

Liez simplement le MCP à votre client. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez immédiatement questionner vos données de cohorte.

Connecter Accelerator Peer Learning Value Engine à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA peut-elle modifier ma liste de contacts originale ?

    Non. L'IA se contente de lire vos données pour effectuer des calculs. Elle ne peut ni modifier ni supprimer vos fichiers originaux.

  • 02

    L'IA crée-t-elle de nouvelles connexions pour moi ?

    Non. L'IA analyse uniquement les connexions déjà présentes dans vos données. Elle ne suggère pas et ne crée pas de nouveaux contacts.

  • 03

    Quel type de fichiers puis-je utiliser ?

    Vous pouvez utiliser n'importe quel format lisible par votre client IA, comme des CSV, des fichiers Excel ou Google Sheets, tant qu'ils contiennent les infos de contact et de secteur.

  • 04

    Dois-je formater les données d'une manière spécifique ?

    Les données doivent inclure des identifiants clairs pour les startups et leurs secteurs respectifs afin que l'outil puisse cartographier les chevauchements correctement.

  • 05

    L'IA peut-elle me dire qui présenter à qui ?

    L'IA peut identifier les zones de convergence, mais la décision finale de réaliser une mise en relation reste une tâche humaine.

  • D'autres questions sur Accelerator Peer Learning Value Engine ? La page du Connector y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Accelerator Peer Learning Value Engine

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