Fiabilité après modification

Comment vérifier qu'un assistant IA reste fiable après une modification ?

  • ChatGPT
  • Claude
  • Gemini

1960 € par session, HTVA

En résumé

Les référents IA et propriétaires d'assistants apprennent à vérifier un assistant après chaque modification : construire un jeu de référence avec cas limites, comparer deux versions à corpus constant, classer les erreurs et décider maintien ou retour arrière. Livrables : jeu de tests de non-régression, grille de notation et rapport de décision de version.

Pourquoi cette formation ?

Le problème
Les assistants IA modifiés peuvent dégrader des performances existantes sans détection rapide par l'équipe.
Ce que cela coûte aujourd’hui
Des erreurs inattendues apparaissent, les utilisateurs perdent confiance et les décisions issues de l'IA sont fragiles.
Pourquoi cette compétence
Cette compétence est nécessaire pour maintenir la qualité et la pertinence des assistants IA après chaque évolution.
Ce que vous y gagnez
Le participant et l'entreprise s'assurent que les modifications aux assistants IA ne compromettent pas la qualité des résultats ni la fiabilité opérationnelle.

Les objectifs de cette formation

  • Définir la fiabilité d'un assistant dans son contexte métier avec des critères clairs.
  • Construire un jeu de référence incluant des cas limites pour évaluer les performances de l'assistant.
  • Concevoir et utiliser une grille de notation pour évaluer de manière cohérente les réponses de l'IA.
  • Comparer deux versions d'assistant IA pour identifier les régressions et les améliorations.
  • Prendre une décision éclairée de maintien ou de retour arrière pour une nouvelle version d'assistant IA.

Pour qui et avec quels prérequis ?

Rôles et tâches concernés

  • Référents IA
  • Propriétaires d'assistants internes
  • Équipes qualité produit

Compétences préalables

  • AI Fundamentals et AI Prompting suivis, ou acquis équivalents (préalable pédagogique, pas une condition d’inscription).
  • Disposer d'un assistant ou prototype existant
  • Connaître les bases du prompting
  • Connaître les cas métier de l'assistant
  • Un abonnement payant à une solution d’IA offrant les fonctions utilisées, l’autorisation de l’organisation pour les outils tiers et les comptes et droits d’accès effectifs.

À préparer avant la session

  • Disposer d'un assistant IA ou d'un prototype existant
  • Sélectionner l'outil principal (ChatGPT, Claude ou Gemini) lors du cadrage
  • Préparer les cas métier clés de l'assistant à tester

Ce que vous travaillerez

  1. Définir la fiabilité

    Le participant définit précisément les attentes de fiabilité d'un assistant IA dans son contexte métier.

  2. Construire un jeu de référence

    Le participant dispose d'un ensemble de cas de test représentatifs, y compris les cas limites, pour évaluer l'assistant.

  3. Noter avec une grille

    Le participant applique une méthode standardisée et reproductible pour évaluer la qualité des réponses de l'assistant.

  4. Comparer deux versions

    Le participant peut évaluer objectivement les différences de performance entre deux versions d'un assistant IA.

  5. Décider et versionner

    Le participant établit une procédure claire pour la prise de décision concernant les mises à jour de l'assistant IA.

Ce que vous emportez

  • Jeu de tests de non-régression
  • Grille de notation
  • Rapport de comparaison et décision de version

Méthode et évaluation

  • Travail sur un assistant existant ou un prototype fourni
  • Corpus constant rejoué à chaque version
  • Notation humaine calibrée, un modèle évaluateur n'étant qu'une aide relue

Le dispositif est évalué sur la couverture du jeu de référence, la clarté des résultats attendus, la reproductibilité de la grille, la rigueur de la comparaison à corpus constant et la justification de la décision de version.

Questions fréquentes

Quel résultat concret obtient-on avec cette formation ?

L'équipe dispose d'un dispositif de non-régression réutilisable pour décider chaque nouvelle version sur preuves. Livrables : jeu de tests de non-régression, grille de notation, rapport de comparaison et décision de version.

À qui s'adresse cette formation et quels sont les prérequis ?

Elle s'adresse à : référents ia, propriétaires d'assistants ou de gpt internes, équipes qualité et produit. Disposer d'un assistant ou d'un prototype déjà existant, connaître les bases du prompting et les cas métier de l'assistant. Un outil principal (ChatGPT, Claude ou Gemini) est choisi au cadrage ; la maîtrise simultanée des trois n'est pas visée.

Quelles données et quels accès faut-il prévoir ?

Les cas de test sont fictifs ou anonymisés. L'assistant utilisé doit être autorisé dans l'organisation ; les accès sont vérifiés avant la session. Les outils et licences nécessaires sont vérifiés avant la session ; aucun abonnement n'est inclus dans le prix.

Quel exercice pratique est réalisé ?

Les participants conçoivent un jeu de référence avec cas limites, résultats attendus et critères, comparent deux versions à corpus constant, classent les erreurs, mesurent coût de correction et stabilité, puis décident maintien ou retour arrière.

Quelles sont les limites et qui valide les résultats ?

Un jeu de tests réduit le risque de régression sans le supprimer. Le cours ne crée pas l'assistant et ne délègue pas toute la notation à un autre LLM : la décision de version reste prise par le propriétaire de l'assistant.

La formation peut-elle être adaptée à notre métier ?

Au cadrage, l'outil principal et l'assistant de travail sont choisis : assistant documentaire, GPT interne, agent de rédaction ou assistant de support.

Comment la session est-elle organisée et quel est son prix ?

Journée complète, session privée en présentiel pour 12 participants maximum. Le tarif est de 1 960 € HTVA par session. La date et le lieu sont convenus au cadrage ; chaque session se déroule dans une seule langue, français, néerlandais ou anglais.

Formations complémentaires

Dernière mise à jour :