Évaluations IA reproductibles
Comment détecter une régression IA avant livraison et justifier une décision de passage en pilote ?
3500 € par session, HTVA
En résumé
En deux journées, soit 14 heures hors pauses, construire un prototype de chaîne d’évaluation pour une application d’IA générative : corpus versionné, métriques explicites, tests automatisés et rapport de régression. Le travail prépare un pilote encadré, sans prétendre déployer une infrastructure industrielle complète pendant la formation.
Pourquoi cette formation ?
Une réponse convaincante ne prouve ni sa fidélité documentaire ni sa robustesse. Les changements de modèle, de consignes ou de recherche documentaire peuvent introduire des régressions invisibles dans quelques démonstrations. Une chaîne d’évaluation relie chaque résultat à une configuration et à un corpus. Elle combine contrôles déterministes, jugement humain et évaluations assistées pour rendre les arbitrages de livraison explicites. Cas fil rouge : L’organisation fictive « Clarove Maintenance » prépare un assistant documentaire pour ses techniciens. Une modification des consignes améliore la fluidité mais dégrade certaines citations. Sur des notices et questions fictives, l’équipe doit comparer deux versions et décider si un pilote est acceptable. Transfert au travail : Lancer ensuite un pilote sur un périmètre autorisé : désigner les responsables, adapter le corpus, exécuter une comparaison de versions et soumettre les écarts à une revue avant toute extension.
Les objectifs de cette formation
- Construire un corpus d’évaluation versionné et séparé des données de réglage
- Définir des métriques et seuils adaptés aux risques
- Implémenter un exécuteur de tests traçable
- Comparer deux configurations et analyser leurs régressions
- Formaliser une décision et un plan de pilote
Pour qui et avec quels prérequis ?
Rôles et tâches concernés
- Ingénieurs IA, développeurs et responsables assurance qualité d’applications génératives
- Responsables produit techniques pilotant les critères de livraison
Compétences préalables
- Savoir modifier un script, manipuler du JSON et utiliser un dépôt versionné.
- Comprendre les consignes, paramètres et limites d’une application d’IA générative.
- Connaître les principes des tests automatisés et de l’intégration continue.
Ce que vous travaillerez
Cadrer les risques
Objectif : Délimiter les comportements critiques. Exactitude, citations, abstention, confidentialité ; gravité des erreurs.
Composer le corpus
Objectif : Couvrir les usages prioritaires. Cas nominaux, ambigus, adversariaux ; séparation réglage-évaluation.
Annoter les attendus
Objectif : Rendre le jugement explicite. Réponses acceptables, preuves, refus attendus et ambiguïtés.
Définir les mesures
Objectif : Transformer les risques en critères. Fidélité, couverture, latence ; scores par catégorie et seuils bloquants.
Construire l’exécuteur
Objectif : Automatiser une campagne traçable. Configurations, identifiants, exceptions, délais et reprises limitées.
Établir la référence
Objectif : Mesurer la variabilité initiale. Répétitions, paramètres, versions et limites de reproductibilité.
Calibrer l’évaluateur
Objectif : Encadrer le jugement automatisé. Biais de position, justification, désaccord humain-machine.
Comparer les versions
Objectif : Localiser les régressions. Comparaison appariée, dispersion et résultats par risque.
Éprouver la robustesse
Objectif : Tester les limites critiques. Injection documentaire, source absente, contradiction et abstention.
Simuler le contrôle de livraison
Objectif : Appliquer une règle de blocage. Intégration continue, artefacts, exceptions et validation humaine.
Préparer la surveillance
Objectif : Organiser les évaluations futures. Échantillonnage, dérive, conservation des traces et réannotation.
Soutenir la décision
Objectif : Justifier le passage en pilote. Preuves, réserves, retour arrière et conditions d’arrêt.
Ce que vous emportez
- Corpus versionné et grille d’annotation
- Prototype d’exécution avec configurations et traces
- Rapport comparatif des régressions
- Politique de blocage et plan de pilote
Méthode et évaluation
- Apports courts suivis de pratique immédiate sur le cas fil rouge.
- Travail individuel puis en binômes, avec relecture croisée des productions.
- Mise en commun guidée : ce qui fonctionne, ce qui doit être corrigé, ce qui reste une décision humaine.
- Préparation : Préparer un environnement de développement et un accès aux seuls outils autorisés par l’organisation. Apporter une architecture anonymisée ; les exercices utilisent exclusivement des cas fictifs ou anonymisés.
Critères observables : Chaque cas possède un identifiant, une catégorie de risque et un attendu vérifiable. ; Chaque exécution conserve les versions du corpus, des consignes et du modèle déclaré. ; Les résultats distinguent échec fonctionnel, erreur technique et jugement incertain. ; Les désaccords entre évaluateur automatique et humain sont documentés. ; La décision de pilote applique les seuils définis et précise les réserves..
Questions fréquentes
Une production est-elle livrée ?
Non : le résultat est un prototype vérifiable accompagné d’un plan de pilote.
Un évaluateur IA suffit-il ?
Non : ses jugements sont calibrés et complétés par des contrôles humains et déterministes.
Faut-il un fournisseur particulier ?
Non : l’implémentation dépend des interfaces disponibles et autorisées.
Peut-on transmettre des traces réelles ?
Uniquement anonymisées et autorisées ; les secrets et données identifiantes sont exclus des exercices.
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