Un LLM peut répondre avec fluidité tout en échouant à accomplir la tâche. L’évaluation transforme l’impression « le nouveau modèle semble meilleur » en preuves répétables. Elle fait partie de la conception et de la mise en production, pas seulement d’un benchmark ponctuel.
Partez du besoin utilisateur et du coût d’une erreur. Définissez séparément exactitude, exhaustivité, ancrage dans les sources, format, ton, latence et coût. Précisez quand le système doit demander une précision, s’abstenir ou passer la main ; un score global peut masquer une régression importante.
Créez un jeu de données versionné avec des cas courants, difficiles, ambigus, multilingues et des échecs connus. Conservez l’entrée, le contexte utile et les propriétés attendues ; n’ajoutez une réponse de référence que si elle est défendable. Supprimez les données personnelles, documentez la provenance et gardez un jeu de test séparé pour éviter d’optimiser les prompts sur tous les exemples.
Utilisez des contrôles déterministes pour les critères objectifs : schémas, champs requis, citations ou autorisations. Pour la qualité ouverte, combinez revue experte et évaluateurs fondés sur une grille. Calibrez ces derniers avec des annotations humaines et examinez les désaccords : un juge modèle est un outil de mesure, pas une vérité.
Exécutez les mêmes cas sur le système actuel et chaque changement envisagé. Comparez les exemples et les segments par langue, tâche et risque ; gardez les erreurs corrigées dans le jeu et répétez les essais si les résultats varient. En production, suivez réussite, corrections, escalades, refus, latence, coûts et incidents. Fixez les seuils et retours arrière avant le déploiement, puis ajoutez les échecs confirmés au jeu. NIST recommande des tests documentés et un suivi continu ; OpenAI Evals présente des jeux réutilisables et des graders. Sources : https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/5-sec-core/ et https://platform.openai.com/docs/guides/evals
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