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Valider vos visualisations de données avec votre IA

Connectez ce MCP à votre client IA une seule fois. Votre agent pourra ensuite auditer vos graphiques pour détecter toute manipulation visuelle ou mathématique.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment l'IA peut-elle vérifier si mes graphiques sont trompeurs ?

Votre IA utilise Data Analysis Prover pour scanner les données visuelles à la recherche d'axes Y tronqués, d'échelles biaisées ou de proportions incorrectes. Elle signale ces erreurs pour que vous puissiez les corriger avant votre présentation. Vous obtiendrez une analyse précise de chaque anomalie détectée.

Le récapitulatif des anomalies.

Les résultats de l'audit

L'IA classe chaque écart détecté dans l'une de ces quatre catégories.

ÉCHELLE

Intégrité des axes

L'IA identifie les axes Y tronqués ou les bases non nulles qui exagèrent les tendances. Vous recevez la justification mathématique exacte de l'erreur d'échelle.

PROPORTION

Erreurs de ratio visuel

Elle détecte les effets 3D ou les exagérations de surface qui font paraître des changements mineurs comme massifs. Vous verrez où le poids visuel ne correspond pas aux chiffres.

DONNÉES

Écarts de valeurs

L'agent compare la hauteur visuelle des barres ou des points avec le jeu de données source. Il signale tout élément visuel qui ne correspond pas aux valeurs réelles.

HUMAIN

Jugement final

L'IA met en évidence les tromperies les plus flagrantes pour votre examen. À vous de décider si le graphique nécessite une refonte totale ou un simple ajustement.

Le flux

Ce que fait votre IA une fois les données reçues.

L'IA ne se contente pas de regarder l'image : elle confronte le visuel aux calculs mathématiques.

  1. Analyse visuelle

    Votre agent examine le graphique pour identifier les axes, les légendes et les points de données. Il cartographie la structure visuelle pour préparer l'audit.

    validate_data_analysis

  2. Vérification de l'échelle

    L'IA vérifie si l'axe Y commence bien à zéro ou si les intervalles sont cohérents. Elle traque les astuces utilisées pour accentuer artificiellement une croissance.

    validate_data_analysis

  3. Audit mathématique

    Elle effectue un contrôle entre la représentation visuelle et les chiffres sources. Cela permet de détecter une barre qui serait deux fois plus haute qu'elle ne devrait l'être.

    validate_data_analysis

  4. Rapport d'erreurs

    L'agent compile la liste de chaque élément trompeur trouvé. Il vous présente ces points sous forme d'actions concrètes à corriger.

    validate_data_analysis

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Collez ces phrases directement dans votre chat pour lancer l'audit.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos fichiers ou liens spécifiques. Ce ne sont que des exemples pour lancer la conversation.

Data Analysis Prover Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/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 — Data Analysis Prover capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "data-analysis-prover-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_z0UOTGMw5z9e0sSzQndQJ5ZX9DZMH1doH3kzey3a/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Vérifie si cet histogramme de mon Google Sheet présente des axes Y tronqués.

  • Est-ce que ce graphique linéaire dans mon fichier CSV local utilise une échelle trompeuse ?

  • Audite les proportions de cette capture d'écran provenant de mon dossier projet.

  • Analyse les données de ce fichier Excel et dis-moi si le graphique en secteurs est trompeur.

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

Commencez ici

Connectez Data Analysis Prover une fois, puis posez vos questions.

Cliquez simplement sur le lien pour connecter le MCP à votre client. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez lancer vos audits immédiatement.

Connecter Data Analysis Prover à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche

  • 01

    L'IA peut-elle corriger le graphique pour moi ?

    Non. L'IA identifie les erreurs et vous indique ce qui ne va pas, mais vous devez effectuer les modifications visuelles dans votre outil de création de graphiques.

  • 02

    L'IA modifie-t-elle mes fichiers de données originaux ?

    Non. L'IA lit uniquement vos données pour effectuer la validation. Elle n'écrit jamais sur vos fichiers sources et ne les modifie jamais.

  • 03

    Peut-elle vérifier des graphiques qui ne sont que des images ?

    Oui, à condition que votre client IA puisse traiter l'image et transmettre le contexte visuel au MCP.

  • 04

    Détectera-t-elle absolument chaque petite erreur ?

    Elle détecte les tromperies mathématiques et structurelles. Elle ne prendra pas en compte les choix de design subjectifs, comme les préférences de couleurs ou de polices.

  • 05

    L'IA peut-elle générer de nouveaux graphiques ?

    Non. Ce MCP est conçu pour valider des visualisations existantes, pas pour en créer de nouvelles.

  • D'autres questions sur Data Analysis Prover ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Data Analysis Prover

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