Démonstration vérifiée · données synthétiques

Un planning de 10 internes sur 4 semaines, généré et contrôlé en 91 secondes.

Souver lit les besoins de service, compétences, indisponibilités, gardes et corrections tardives. Il génère le planning, le classeur et la vue HTML, puis exécute un contrôle indépendant avant de conclure.

Organisation hospitalière uniquement · aucune donnée patient · validation humaine requise

3/3

runs à froid réussis

348

lignes de planning

15/15

règles contrôlées

0

violation ou alerte

Les entrées

Le problème réel, rendu explicite et contrôlable.

Toutes les règles métier sont visibles dans la fixture. Le checker ne cache aucune contrainte supplémentaire et le run s'arrête si le problème devient infaisable.

10 internes

Compétences et indisponibilités identifiées uniquement par INT-01 à INT-10.

4 semaines

Besoins AM/PM par service, du 7 septembre au 4 octobre 2026.

60 contraintes

28 gardes, 28 repos associés et 4 astreintes du samedi.

1 correction tardive

Une indisponibilité plus récente remplace explicitement la donnée du classeur.

La preuve enregistrée

Un seul processus, une seule conversation, un seul fichier vidéo.

Le recording commence avant le prompt et se termine après l'ouverture du contrôle, du HTML, du classeur, du CSV et du rapport. Aucun redémarrage, retry ou fallback n'est masqué.

Planning de 10 internes sur 4 semainesPlanning

PASS · checker 15/15 · Souver Desktop · retry none · fallback false

À partir d'un classeur de besoins, de compétences et d'indisponibilités, puis d'une correction tardive prioritaire, Souver doit générer un planning complet et ses livrables de contrôle sans enfreindre les règles de garde, repos, astreinte et équité.

SHA-256 vidéo : 54db0bad6491a9a3d70137d3ba28bcc3b8aa5f62c9a2112cc14491415b6eef19

Pourquoi une skill dédiée

Le prompt brut a trouvé sa limite. Le processus, lui, est reproductible.

Deux essais initiaux sans skill ont été tronqués avant de rendre tous les livrables. Nous avons donc transformé le savoir-faire en procédure projet : lire les règles, générer les formats attendus, exécuter le checker déterministe et s'arrêter sur son verdict.

La skill ne contient pas le planning final. Elle rend l'exécution courte, réutilisable et auditable — exactement ce qu'il faut pour adapter la preuve aux règles d'un autre établissement.

1

Importer

Classeur de règles, données de planning et dernière correction autorisée.

2

Générer

CSV canonique, classeur de lecture et vue HTML autonome.

3

Contrôler

13 règles dures, 2 règles souples et rapport de validation détaillé.

Passage à votre établissement

On adapte les entrées et les règles, pas la preuve après coup.

La première étape consiste à traduire vos exports et règles dans un contrat explicite : besoins, compétences, indisponibilités, gardes, repos et équité. Le checker est défini avant le run, puis conservé identique si le modèle échoue.

Garde-fous de cette preuve

  • ✓ Données générées, sans identité réelle ni donnée patient.
  • ✓ Aucun diagnostic, traitement ou arbitrage clinique.
  • ✓ Aucune publication automatique dans un outil hospitalier.
  • ✓ Validation humaine obligatoire avant usage opérationnel.

Tout vérifier vous-même

Fixture, livrables et contrôle public.

Questions fréquentes

Ce que cette démo prouve — et ce qu'elle ne prétend pas prouver.

Cette démonstration contient-elle des données personnelles ?

Non. L'établissement, les 10 internes, les contraintes et les dates ont été générés pour cette démonstration. Le jeu ne contient ni donnée patient, ni nom, ni email, ni téléphone réel.

Le planning était-il préparé à l'avance ?

Non. Souver le construit depuis le classeur et une correction tardive. La skill décrit le parcours et les contrôles ; elle ne contient pas le planning final. Le checker indépendant vérifie ensuite les livrables produits.

Pourquoi utiliser une skill plutôt qu'un seul long prompt ?

Les deux premiers essais au prompt brut ont été tronqués sur ce cas volumineux. La skill rend le processus court, réutilisable et auditable : lecture des règles, génération des trois formats puis vérification déterministe.

Peut-on adapter les règles à notre établissement ?

Oui. Besoins par service, compétences, indisponibilités, gardes, repos, astreintes et règles d'équité deviennent des entrées explicites. Une validation humaine reste requise avant toute publication opérationnelle.

Souver prend-il une décision clinique ?

Non. Cette preuve porte uniquement sur l'organisation d'un planning. Elle ne formule aucun diagnostic, traitement ou avis médical.

Testons vos règles sur un jeu anonymisé ou généré.

Nous préparons la fixture, le checker et le parcours de validation avant de lancer la preuve sur votre cas de planning.