Je vais concevoir un cadre d'évaluation pour les LLM

Votre système d'IA semble fonctionner correctement lors des démonstrations. Mais est-il toujours opérationnel

correctement en production la semaine prochaine ?

La plupart des équipes découvrent que leur IA est cassée lorsqu'un utilisateur se plaint.

Je mets en place une infrastructure d’évaluation qui détecte les échecs avant

que les utilisateurs le fassent automatiquement.

Ce que je construis :

- Évaluation de récupération (êtes-vous en train de récupérer le bon contenu ?)

- Score de fidélité (la réponse est-elle fondée ou hallucination ?)

- Détection de régression (le changement de votre dernier prompt a-t-il cassé quelque chose ?)

- Pipelines LLM-as-judge sans besoin de ground truth

- Tableau de bord Streamlit montrant les tendances de qualité dans le temps

Si vous utilisez l'IA en production sans évaluations, vous

volez à l’aveugle. Contactez-moi et je vous dirai où votre

système est le plus susceptible de échouer.