Capacité · Opérer
Pas d’IA sans évaluation. Une qualité mesurable, reliée à un KPI métier, à chaque changement.
La pratique qui consiste à mesurer si un système d’IA fait ce dont le métier a besoin, avant le lancement et après chaque changement.
Ce que cela inclut
Périmètre de la capacité
- Conception de jeux d’évaluation à partir de cas réels
- Métriques de qualité, de sécurité et de coût par flux
- Tests de régression pour les changements de modèle, de prompt et de contenu
- Programmes de revue humaine et calibration
- Lien avec les KPI métier et reporting
Comment nous travaillons
La posture d’ingénierie
- Les métriques d’IA qui ne se relient pas à un résultat métier sont des métriques de vanité. Chaque système a les deux.
- L’évaluation tourne dans le pipeline : un changement qui dégrade la qualité n’est pas déployé.
Notes techniques
- Jeux de tests et grilles de notation versionnés
- Évaluations automatiques et notées par des humains
- Tableaux de bord de dérive de la qualité dans le temps
Où cela s’applique
Solutions qui en dépendent
Prochaine étape
Où un système intelligent changerait-il d’abord votre opération ?
Commencez par un AI Opportunity Sprint, ou réservez un échange de 30 minutes sur le processus que vous avez en tête.