Évaluation & Qualité
Mesurer, tester et garantir la qualité des systèmes IA en continu.
6.1Méthodologie d'évaluation
Pourquoi évaluer est si difficile avec les LLMs
Les défis uniques de l'évaluation de systèmes non-déterministes.
Types d'évaluation : offline, online, human
Les trois approches complémentaires et quand utiliser chacune.
Définir des critères d'évaluation métier
Traduire les attentes business en métriques mesurables pour le LLM.
Exercice : créer une grille d'évaluation
Construire une grille d'évaluation complète pour un assistant de support.
6.2LLM-as-judge et biais circulaire
LLM-as-judge : principes et implémentation
Utiliser un LLM pour évaluer automatiquement les sorties d'un autre LLM.
Biais circulaire : quand le juge se trompe
Identifier et mitiger les biais quand un LLM évalue un LLM du même type.
Calibration et accord inter-annotateurs
Mesurer la fiabilité du juge LLM par rapport à des évaluateurs humains.
Exercice : implémenter un judge pipeline
Coder un système d'évaluation automatique avec LLM-as-judge et métriques.
6.3Datasets d'évaluation
Construire un golden dataset
Méthodologie pour créer un jeu de données de référence représentatif et fiable.
Synthetic data : générer des cas de test
Utiliser un LLM pour générer des données de test variées et réalistes.
Edge cases et adversarial testing
Identifier et tester les cas limites qui pourraient faire échouer le système.
6.4CI/CD pour systèmes IA
Tests de régression pour prompts
Détecter quand un changement de prompt dégrade les performances sur des cas existants.
Pipeline CI avec évaluation automatique
Intégrer l'évaluation LLM dans GitHub Actions pour bloquer les régressions.
Projet : CI/CD complète pour un chatbot
Mettre en place un pipeline CI complet avec tests, éval et déploiement conditionnel.
6.5A/B testing en production
A/B testing de prompts : méthodologie
Concevoir des expériences statistiquement valides pour comparer des prompts.
Feature flags et déploiement progressif
Déployer de nouveaux prompts graduellement avec contrôle et rollback.
Analyser les résultats et prendre des décisions
Interpréter les métriques d'un A/B test et décider quand promouvoir un variant.