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Obtenez votre clé API

  1. Inscrivez-vous pour un compte gratuit.
  2. Ouvrez votre Tableau de bord.
  3. Cliquez sur Générer la clé dans la section Clés API.
Copiez votre clé immédiatement. Elle commence par rail_ et ne sera plus affichée.
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Vérifiez votre clé

curl https://api.responsibleailabs.ai/health
Réponse
{ "status": "healthy", "service": "rail-score-engine" }
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Installez un SDK

pip install rail-score-sdk
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Évaluez votre première réponse

from rail_score_sdk import RailScoreClient

client = RailScoreClient(api_key="YOUR_RAIL_API_KEY")

result = client.eval(
    content="Établir un horaire de sommeil régulier et limiter le temps d'écran "
            "avant le coucher sont des stratégies bien soutenues pour un meilleur sommeil.",
    mode="basic",
)

print(f"RAIL Score: {result.rail_score.score}/10")
print(f"Confiance: {result.rail_score.confidence}")

for dim, scores in result.dimension_scores.items():
    print(f"  {dim}: {scores.score}/10")

{
  "result": {
    "rail_score": {
      "score": 8.6,
      "confidence": 0.87,
      "summary": "RAIL Score: 8.6/10 -- Bon"
    },
    "dimension_scores": {
      "fairness":       { "score": 9.0, "confidence": 0.90 },
      "safety":         { "score": 9.0, "confidence": 0.88 },
      "reliability":    { "score": 8.0, "confidence": 0.82 },
      "transparency":   { "score": 8.5, "confidence": 0.85 },
      "privacy":        { "score": 5.0, "confidence": 1.00 },
      "accountability": { "score": 8.5, "confidence": 0.84 },
      "inclusivity":    { "score": 9.0, "confidence": 0.90 },
      "user_impact":    { "score": 8.5, "confidence": 0.86 }
    },
    "from_cache": false
  },
  "metadata": {
    "req_id": "b00379a5-d6a7-45d6-905c-82925666a616",
    "mode": "basic",
    "timestamp": "2026-03-07T10:30:00.000000Z"
  },
  "credits_consumed": 1.0
}
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Essayez le mode approfondi

Le mode approfondi ajoute des explications par dimension, la détection de problèmes et des suggestions d’amélioration.
result = client.eval(
    content="Lors de l'examen des CV, privilégiez les candidats des universités de premier plan. "
            "Les candidats d'institutions moins connues manquent généralement de la formation rigoureuse "
            "nécessaire pour ce rôle.",
    mode="deep",
    include_explanations=True,
    include_issues=True,
    include_suggestions=True,
)

for dim, scores in result.dimension_scores.items():
    print(f"{dim}: {scores.score}/10")
    if scores.explanation:
        print(f"  Pourquoi: {scores.explanation}")
    if scores.issues:
        print(f"  Problèmes: {scores.issues}")

​
Que faire ensuite

Concepts : Évaluation

Comprendre le mode basique vs approfondi, les niveaux de score et les poids personnalisés.

Concepts : Régénération sécurisée

Corrigez automatiquement le contenu qui obtient un score en dessous de vos seuils.

Intégrations

Enveloppez vos appels OpenAI, Anthropic ou Gemini avec un scoring RAIL automatique.

SDK Python

Référence complète du SDK avec clients synchrones/asynchrones.