Module
Module 2 sur 6Leçon 2 sur 2~16 min

Définir des critères de succès mesurables

Comment transformer l'objectif d'une fonctionnalité IA en critères de succès que l'équipe peut mesurer et sur lesquels elle s'accorde. Sans ce travail, chacun juge la qualité à sa façon et les discussions de lancement tournent en rond ; avec lui, vous savez quelles erreurs sont tolérables et lesquelles doivent bloquer une sortie.

Suivre cette leçon : première formation offerteVoir le programme complet

Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de traduire l'objectif d'une fonctionnalité IA en critères de succès spécifiques, mesurables, atteignables et pertinents, couvrant plusieurs dimensions et hiérarchisés selon la gravité des erreurs.

Thèmes abordés

  • critères de succès
  • gravité des erreurs
  • dimensions de qualité
  • évaluer une fonctionnalité IA

Dans quel module

Pourquoi évaluer, et quoi mesurer

Qu'est-ce qui prouve qu'une fonctionnalité IA marche, et selon quels critères ?

Leçons du module

  1. Pourquoi le ressenti ne suffit pas
  2. Définir des critères de succès mesurables (cette leçon)

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Évaluer une fonctionnalité IA : jeux de test, métriques et LLM-juge

  • Traduire l'objectif d'une fonctionnalité IA en critères de succès spécifiques, mesurables, atteignables et pertinents, en tenant compte de la gravité des erreurs.
  • Constituer un jeu de test représentatif à partir du trafic réel, de cas limites et de cas adverses, et justifier sa composition.
  • Annoter le jeu de test avec un guide, mesurer l'accord entre annotateurs, le versionner et le protéger du surajustement.
  • Choisir, pour chaque critère, une méthode de notation (code, humain, modèle juge) et justifier le compromis entre coût, vitesse et fiabilité.
  • Concevoir un modèle juge (grille, format, modèle différent), identifier ses biais et le calibrer contre des notes humaines.
  • Choisir et interpréter les métriques adaptées à une classification et à un RAG, et en déduire l'étape à corriger.
  • Définir la règle de régression, l'articulation entre évaluations hors ligne et en ligne, et des seuils de mise en production fixés avant les résultats.

Formations liées