9 minutesLangSmith en 10 minutes
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AvancéIA pour les entreprises
Comment mettre systématiquement en place des évaluations de LLM (métriques, tests unitaires, LLM utilisé comme juge)
Dave Ebbelaar. Un ingénieur en IA présente l’échelle d’évaluation qu’il utilise réellement — tests unitaires fondés sur des assertions, métriques sans référence, calibration du LLM utilisé comme juge par rapport aux humains, puis boucle analyser-mesurer-améliorer. Parmi les vidéos disponibles, cette structure correspond le mieux à l’argument de l’article : les évaluations forment un système de détection des régressions, pas un classement.
Note d’AI Expert
Certains choix d’outils vieilliront, mais l’échelle reste solide : d’abord des contrôles déterministes, puis des contrôles notés par un modèle et validés par des humains. Ne sautez pas la calibration sous prétexte qu’un LLM utilisé comme juge est facile à ajouter.
Ce que vous en retirerez
Concevoir une échelle d'évaluation qui détecte les régressions avant que les modifications de prompt ou de modèle n'atteignent les utilisateurs.
À voir ou à connaître au préalable
Une expérience du déploiement ou de la maintenance d’un flux de travail d’IA comportant des exemples de défaillance connus.
Dernière révision : 18 mai 2026
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