Les évaluations IA désignent l’évaluation systématique de grands modèles ou applications d’IA. Il ne s’agit pas seulement de poser quelques questions au hasard pour se faire une idée, mais de transformer de vraies tâches en ensembles de tests, de critères de notation et de vérifications de régression pour déterminer si un modèle ou une application est réellement viable.
Pourquoi l’expérience de chat ne représente pas la qualité
Les grands modèles sont bons pour « paraître raisonnables », mais les applications en ligne se soucient de la stabilité : si le service client cite les bonnes politiques, si la base de connaissances refuse de répondre à des questions inconnues, si les agents cliquent aléatoirement sur des boutons, et si le contenu généré respecte les exigences de marque et de conformité. En se basant sur des tests manuels, quelques cartouches peuvent facilement manquer les cas limites.
Que contient généralement un EVAL ?
- Exemples de test : problèmes réels des utilisateurs, tickets historiques, cas de défaillance typiques.
- Comportement attendu : Faut-il répondre, refuser, citer des sources ou demander plus d’informations ?
- Méthodes de notation : notation manuelle, contrôles de règles, LLM as-judge, ou notation mixte.
- Processus de régression : Après avoir mis à jour le modèle, les prompts et les stratégies de récupération, relancez-le.
Différentes applications ont des priorités d’évaluation différentes
Les applications RAG doivent être vérifiées pour vérifier si les rappels sont corrects, si les réponses sont fidèles à la source, et si les citations sont vérifiables ; Les applications agent doivent être vérifiées pour s’assurer que l’appel à l’outil est sûr, si les étapes peuvent être restaurées, et si l’application s’arrête après une défaillance ; La génération de contenu doit prendre en compte le ton, les faits, la mise en forme et les mots interdits. Une partition universelle ne raconte pas toute l’histoire.
Idées reçues courantes
N’attendez pas la veille du lancement pour faire des évaluations, et ne vous fiez pas uniquement aux classements publics des fabricants de modèles comme tests personnels. Les classements publics peuvent démontrer les capacités fondamentales du modèle, mais votre propre évaluation peut indiquer s’il est fiable en affaires. Plus les échecs s’accumulent tôt, plus il est facile pour les applications d’IA d’être itérées de manière stable.
