• STRUCTURE
  • VALIDATION
  • BIAIS
  • HUMAIN

Vérifier les mécanismes causaux avec votre IA

Connectez votre agent au Causal-Graph Navigator pour dépasser la simple corrélation. Vous construirez des modèles structurels capables d'isoler les véritables leviers du bruit.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment prouver qu'une variable cause réellement un résultat ?

Votre IA génère un graphe orienté acyclique (DAG) pour cartographier les relations entre vos variables. En parcourant ce graphe, l'agent identifie les facteurs de confusion et isole l'impact spécifique d'un changement. Vous obtenez une vision claire de la structure causale sous-jacente.

Les résultats

Ce que l'analyse vous apporte

L'agent traite vos variables pour produire ces résultats précis.

STRUCTURE

Un DAG cartographié

L'IA construit un graphe orienté acyclique basé sur vos données. Vous obtenez une carte logique précise des connexions entre les variables.

VALIDATION

Leviers confirmés

L'agent utilise le graphe pour tester si un changement spécifique produit un effet réel. Vous identifiez les causes véritables et les simples corrélations.

BIAIS

Facteurs de confusion identifiés

L'IA signale les variables cachées qui pourraient fausser vos résultats. Cela vous évite de décider sur la base de faux signaux.

HUMAIN

Contrôle expert

L'IA présente la logique structurelle pour votre examen. Vous décidez si les hypothèses du modèle correspondent à votre expertise métier.

Le flux

Ce que fait votre IA lors de la requête.

L'agent transforme votre hypothèse brute en un modèle structurel vérifiable.

  1. Cartographier les relations

    L'agent analyse vos variables pour établir les premières connexions et dépendances.

    validate_causal

  2. Construire le graphe

    Il organise ces connexions en un graphe orienté acyclique pour éviter toute logique circulaire.

    validate_causal

  3. Tester le mécanisme

    L'agent parcourt les chemins pour vérifier si la variable testée influence réellement le résultat final.

    validate_causal

  4. Isoler l'impact

    Il recherche les variables de confusion qui pourraient créer une illusion de causalité.

    validate_causal

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer votre analyse causale.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos variables ou vos noms de politiques spécifiques.

Causal-Graph Navigator Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_RSNSq5Bfgj6GuLz5Lhoemr4vjWdu41Ndxa0ZeYxu/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 — Causal-Graph Navigator capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "causal-graph-navigator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_RSNSq5Bfgj6GuLz5Lhoemr4vjWdu41Ndxa0ZeYxu/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Construis un DAG pour voir si [variable X] influence réellement [résultat Y].

  • Vérifie si [changement de politique] est une cause réelle ou simplement corrélée à [résultat].

  • Parcours le graphe causal de [nom du projet] pour trouver des facteurs de confusion cachés.

  • Valide le mécanisme causal entre [variable A] et [variable B] dans mon jeu de données.

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

Commencez ici

Connectez le Causal-Graph Navigator une fois, puis interrogez.

Liez simplement le MCP à votre client habituel. Une fois connecté, votre agent peut immédiatement construire et parcourir des graphes.

Connecter le Causal-Graph Navigator à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche

  • 01

    L'IA peut-elle modifier mes données d'origine ?

    Non. L'agent lit uniquement vos données pour construire le graphe et effectuer la validation.

  • 02

    L'IA décide-t-elle quelles variables sont importantes ?

    L'IA identifie les relations à partir des données, mais vous devez définir le périmètre initial des variables à tester.

  • 03

    Peut-elle automatiser tout le processus de décision ?

    Non. L'IA fournit les preuves causales, mais il vous appartient d'interpréter les résultats et de prendre la décision finale.

  • 04

    Va-t-elle supprimer mes modèles existants ?

    Non. L'agent n'a aucune capacité de suppression ou de modification de vos fichiers et modèles existants.

  • 05

    Comment gère-t-elle les données manquantes dans le graphe ?

    L'agent signalera si un chemin ne peut pas être validé en raison de lacunes dans les données fournies.

  • D'autres questions sur le Causal-Graph Navigator ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Causal-Graph Navigator

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