INTELLIGENCE ARTIFICIELLE & AUTOMATISATION
Évaluer et fiabiliser les systèmes d’intelligence artificielle
AXENEO accompagne les organisations dans la définition des critères d’évaluation, la conception des dispositifs de test et le suivi de la qualité des systèmes IA, du prototype à la production.
EN UNE PHRASE
Fiabiliser les usages IA par l’évaluation, les tests et la supervision.
PROBLÉMATIQUE
Les situations qui nous amènent à intervenir
- 01
La qualité attendue n’est pas définie avant les premiers tests.
- 02
Rien ne distingue une démonstration convaincante d’un usage fiable en production.
- 03
Les jeux de tests ne reflètent pas les cas réellement rencontrés.
- 04
Un changement de modèle, de prompt ou de données passe sans contrôle de non-régression.
- 01PROBLÈME
Un système qui convainc en démonstration, sans que personne ne sache dire à quelles conditions il est jugé fiable — ni comment on s’en apercevrait s’il cessait de l’être.
- 02INTERVENTION AXENEO
Nous définissons les critères d’acceptation avec le métier, constituons des jeux de tests reproductibles, combinons évaluation automatique et évaluation humaine, puis installons la supervision en production.
- 03RÉSULTAT
Une qualité mesurée plutôt que ressentie, des évolutions contrôlées par des tests de non-régression, et des dérives détectées avant les utilisateurs.
PRESTATIONS
Ce que nous faisons
Définir et éprouver
- Critères d’évaluation et indicateurs adaptés au cas d’usage
- Critères d’acceptation explicites, arrêtés avant les tests
- Jeux de tests réalistes, versionnés et rejouables
- Évaluation automatique et évaluation humaine, combinées
Exploiter et maintenir
- Tests de non-régression sur le modèle, les prompts, les données et les outils
- Supervision en production et détection des dérives
- Suivi de la stabilité des réponses dans le temps
- Boucle d’amélioration alimentée par les résultats d’évaluation
MÉTHODE
La méthode Intelligence Artificielle & Automatisation
- 01
Identifier
Nous partons des processus et des points de friction réels. Un cas d’usage sans propriétaire métier n’entre pas dans le portefeuille.
- 02
Cadrer
Périmètre, données mobilisées, critères de succès, seuil de qualité acceptable et conditions d’arrêt. Le succès est défini avant de commencer.
- 03
Prototyper
Un prototype court, sur données réelles, évalué sur un jeu de test représentatif. L’objectif est de trancher, pas de convaincre.
- 04
Intégrer
L’usage est branché sur le processus et les applications existantes. Sans intégration, l’adoption ne se produit pas.
- 05
Industrialiser
Exploitation, supervision, coûts, montée en charge, gestion des versions et des modèles. Un usage en production est un service, avec ses engagements.
- 06
Gouverner
Cadre d’usage, contrôle de la qualité dans le temps, traçabilité et responsabilités. C’est ce qui permet d’étendre le périmètre sans perdre la maîtrise.
CAS D’USAGE
Les situations sur lesquelles nous intervenons
Qualification d’un assistant métier
Établir ce qu’une bonne réponse signifie pour ce métier, constituer un jeu de tests représentatif et mesurer avant la mise à disposition plutôt qu’après les premiers retours.
Stratégie de tests d’un dispositif RAG
Distinguer ce qui relève de la recherche documentaire de ce qui relève de la formulation, afin de savoir laquelle des deux corriger quand la réponse est fausse.
Contrôle après changement de modèle
Rejouer le jeu de tests pour situer l’écart, distinguer une amélioration réelle d’une régression, et décider en connaissance de cause.
Suivi de la qualité en production
Surveiller les indicateurs retenus, repérer les dérives lentes et déclencher une revue avant que l’usage ne se dégrade.
CONTACT
Évaluation & qualité des systèmes IA : parlons de votre contexte
Nous partons de votre processus, pas de la technologie. Un échange court suffit à distinguer un cas d’usage qui tiendra en production d’une expérimentation qui s’arrêtera au prototype.