Votre IA a l’air juste. Mais l’est-elle vraiment ?
Un assistant IA peut donner une réponse convaincante tout en passant à côté du fait le plus important. Un chatbot peut gérer parfaitement des centaines de conversations, puis échouer sur une question que vos utilisateurs posent chaque jour.
L’évaluation de LLM mesure à quel point votre IA se comporte au regard de critères définis, dont l’exactitude, la pertinence, la fidélité et l’accomplissement des tâches. Contrairement aux services de test de LLM plus larges, qui vérifient aussi la sécurité, la performance et la fonctionnalité, l’évaluation se concentre sur la qualité réelle des sorties et des décisions.
Les services d’évaluation de LLM de QAwerk combinent des jeux de données réalistes, une notation automatisée et le jugement humain pour révéler les défaillances que les scripts de test ordinaires manquent. Vous obtenez une base de qualité claire, des problèmes hiérarchisés et des preuves pour étayer votre prochaine sortie ou décision de modèle.
Là où les suppositions rencontrent la réalité
Résultat
Moins de conjectures, une base de qualité claire et des contrôles reproductibles pour chaque version.
Nos services d’évaluation de LLM
Stratégie d’évaluation & conception des métriques
Qu’est-ce qu’une bonne réponse pour votre produit ? Nous traduisons les objectifs métier en critères mesurables, grilles de notation, seuils d’acceptation et scénarios de test réalistes. Votre équipe sait exactement quoi mesurer et quand la qualité est suffisante pour livrer.
Création d’un jeu de données de référence (golden dataset)
Nous construisons le jeu de test sur lequel reposent vos évaluations : scénarios d’utilisateurs réels, cas limites et entrées adverses, chacun assorti du comportement attendu et d’étiquettes de gravité. Le jeu de données est versionné et protégé, afin que chaque sortie future soit mesurée à la même aune.
Évaluation de la qualité des sorties & des hallucinations
Nous notons chaque réponse sur l’exactitude, la pertinence, la fidélité à la source, le respect des consignes et le format. Vous découvrez votre vrai taux d’hallucination, quels scénarios le déclenchent et la gravité des erreurs, pas seulement une moyenne qui dissimule les plus dangereuses.
Évaluation d’agents IA & de chatbots
Nous évaluons l’accomplissement des tâches, l’exactitude des appels d’outils, la cohérence conversationnelle et l’exécution en plusieurs étapes. Des mauvais arguments d’API aux consignes utilisateur oubliées, nous mettons au jour les défaillances qui compromettent les workflows autonomes. Découvrez nos capacités dédiées de test d’agents IA.
Mise en place du LLM-juge (LLM-as-a-judge)
La notation automatisée n’est utile que lorsque les scores veulent dire quelque chose. Nous concevons des grilles de LLM-juge, comparons les notes automatisées aux évaluations humaines et ajustons les critères d’évaluation pour réduire le biais de notation et les résultats peu fiables.
Services de benchmarking de LLM & comparaison de modèles
Nos services de benchmarking de LLM comparent les modèles candidats à l’aide de vos tâches réelles, pas seulement des classements publics. Nous mesurons la qualité, le temps de réponse et le coût d’inférence pour vous aider à sélectionner, remplacer ou mettre à niveau des modèles avec moins de surprises.
Évaluation RAG
Nous mesurons la pertinence de la récupération, la couverture du contexte, la fidélité des réponses et l’exactitude des citations afin d’identifier où les réponses fondées sur la connaissance se dégradent. Pour une validation plus approfondie du pipeline, découvrez notre expertise en test RAG.
Évaluation de régression & CI
Une mise à jour de prompt ne devrait pas casser la fonctionnalité qui marchait hier. Nous créons des suites d’évaluation reproductibles et les connectons à votre pipeline de sortie, aidant votre équipe à détecter les baisses de qualité avant le déploiement.
Revue par des experts humains
Certaines réponses exigent plus qu’un score automatisé. Nous organisons des revues humaines structurées avec des grilles claires, faisons intervenir des spécialistes du domaine lorsque nécessaire, et mesurons l’accord entre évaluateurs pour valider les sorties nuancées ou à haut risque.
Sélection de cas
Granola
Sitch
Besoin de services d’évaluation de LLM avant votre prochaine sortie ?
Discutons-enQuand vous avez besoin de l’évaluation de modèles d’IA
Passage en production
Votre démo a impressionné tout le monde, mais personne ne peut dire comment elle se comporte sur des milliers de questions réelles. L’évaluation vous donne un seuil de lancement et la preuve que vous l’avez atteint.
Hallucinations non mesurées
Les utilisateurs signalent des réponses inventées, mais vous ne savez pas si c’est 1 sur 10 ou 1 sur 1 000. Nous mesurons le taux et montrons où cela se produit.
Changement de modèle
Un nouveau modèle est moins cher, ou une mise à jour d’un fournisseur a réellement modifié le comportement. Une comparaison côte à côte sur vos tâches montre ce que vous gagnez et ce qui casse.
Changement de prompts
Chaque ajustement corrige un cas et en casse silencieusement un autre. Une base de référence et une suite de régression montrent l’effet net avant que vous ne fusionniez.
Agents IA peu fiables
« Généralement » ne suffit pas quand votre agent émet des remboursements ou modifie des enregistrements. Nous mesurons avec quelle fiabilité il réussit sur des exécutions répétées, pas seulement s’il en est capable.
Les acheteurs veulent des preuves
Les revues de sécurité en entreprise et les réglementations sur l’IA demandent désormais comment vous testez votre IA. Nous vous fournissons des résultats notés et reproductibles que vous pouvez partager en toute confiance.
Ce que vous gagnez avec nos services d’évaluation de l’IA
Lancez-vous avec un chiffre, pas une intuition
Une base de qualité claire et un seuil de réussite pour la mise en service.
Attrapez les régressions silencieuses
Chaque changement de prompt ou de modèle est noté avant d’être livré.
Choisissez les modèles sur preuves
Comparez la qualité, la vitesse et le coût sur vos tâches réelles.
Fiez-vous à vos scores automatisés
Des juges calibrés au regard d’experts humains, et non admis sur parole.
Répondez à la question des preuves
Des résultats reproductibles pour les acheteurs en entreprise, les auditeurs et votre conseil d’administration.
Gardez tout ce que nous construisons
Les jeux de données, les grilles et la suite d’évaluation vivent dans votre dépôt.
Pourquoi choisir QAwerk pour l’évaluation de LLM
Un regard indépendant
De nombreux services d’évaluation de l’IA sont assurés par les équipes qui construisent ou vendent les modèles. Nous n’avons pas construit votre IA et n’avons aucun intérêt dans votre choix de modèle, il n’y a donc aucune raison de noter avec indulgence. Vous obtenez un résultat indépendant auquel les acheteurs et les investisseurs se fient.
Une expérience des vrais produits d’IA
Nous avons évalué les résumés de réunion générés par LLM pour Granola, aujourd’hui une entreprise évaluée à 1,5 milliard de dollars, avec des vérifications assistées par IA dans la CI. Pour Sitch, nous avons validé la logique conversationnelle d’un agent de mise en relation par IA à mesure qu’il montait à 20 000 mises en relation par jour. Nous savons ce qui casse lorsque de vrais utilisateurs arrivent.
Une discipline QA depuis 2015
L’évaluation est au fond du test : des critères clairs, des cas représentatifs, des exécutions reproductibles. Nous avons appliqué cette discipline à plus de 250 projets depuis 2015. Nos services d’évaluation de modèles d’IA l’apportent à l’IA, là où une conception de test relâchée produit des scores qui paraissent précis mais ne veulent pas dire grand-chose.
L’humain en plus de l’automatisé
Les vérifications par code attrapent à moindre coût les erreurs de format et de logique, les LLM-juges calibrés couvrent le sens à grande échelle, et la revue avec humain dans la boucle (human-in-the-loop) gère les cas nuancés. Nous choisissons le dosage par métrique, afin que vous ne payiez pas trop cher pour des vérifications simples ni ne laissiez les jugements délicats au code.
Seniors, reconnus et sécurisés
Nous comptons plus de 30 ingénieurs QA seniors, une place au Global Outsourcing 100 de l’IAOP, et des clients qui remportent des prix du secteur et se font racheter par des leaders du marché. Nous servons des équipes aux États-Unis, en Australie, en Nouvelle-Zélande et en Europe de l’Ouest, signons des accords de confidentialité (NDA) et gardons vos prompts et vos données dans des environnements que vous approuvez.
Une évaluation propre à chaque produit
Nos services d’évaluation de modèles LLM n’imposent pas à chaque client un seul benchmark ou une seule plateforme. Un assistant RAG, un chatbot de support client et un agent autonome ont besoin de jeux de données, de métriques et de workflows d’évaluation différents. Nous adaptons le périmètre aux risques de votre produit, à votre environnement technique et à vos objectifs métier, y compris les exigences convenues de traitement des données.
QAwerk nous aide en permanence à tester nos applications, tant sur ordinateur que sur mobile. Ils effectuent des tests automatisés et manuels sur l’ensemble des fonctionnalités, couvrant tout, de l’installation à l’expérience utilisateur (UX), en passant par les réponses générées par l’IA. L’équipe a su détecter des bugs graves avant leur mise en production, nous évitant ainsi une catastrophe ! De manière générale, nous avons également pu maintenir un rythme de livraison rapide sans être freinés par nos capacités de test limitées. Ils sont toujours ponctuels, fiables, réactifs et à l’écoute de nos besoins, qui changent souvent à la dernière minute. Leur communication et leur souci du détail dans le signalement des bugs sont impressionnants. On a vraiment l’impression qu’ils font partie de notre équipe, au sens figuré comme au sens propre ! Je les recommande vivement !
QAwerk effectue pour nous les tests de notre plateforme cloud. Ils nous ont également aidés à annoter des images et des vidéos à des fins d’apprentissage automatique. J’apprécie la manière dont QAwerk aborde cette tâche ; au final, ce sont encore une fois des personnes compétentes, intéressées, motivées et qui parviennent parfois à dépasser nos attentes.
Autres services que nous proposons
Test d’IA
Nous testons les produits propulsés par l’IA de bout en bout : fonctionnalité, intégrations, traitement des données et expérience utilisateur. C’est le filet de sécurité autour de vos évaluations de LLM, afin qu’un modèle solide ne soit pas desservi par l’application qui l’entoure.
Test d’intrusion
L’injection de prompt et la fuite de données sont des problèmes de sécurité, pas des scores de qualité. Nos testeurs d’intrusion sondent votre application, vos API et vos fonctionnalités d’IA comme le feraient de vrais attaquants, et vous montrent comment combler chaque faille.
Test d’API
Nous vérifions comment votre IA s’intègre aux outils externes, aux CRM, aux services de recherche et aux systèmes métier, y compris les réponses d’erreur, les permissions d’accès et la cohérence des données entre les workflows.
Test de localisation
Nous vérifions si votre application propulsée par l’IA se comporte de manière cohérente à travers les langues, les dialectes, les formats régionaux et les attentes culturelles, surtout lorsque la qualité des réponses varie d’un marché et d’un groupe d’utilisateurs à l’autre.
Test de conformité
Les régulateurs et les acheteurs en entreprise demandent de plus en plus comment votre IA est testée. Nous faisons correspondre les obligations à des cas de test et livrons des dossiers de preuves qui transforment les résultats d’évaluation en justificatifs prêts pour l’audit.
Test automatisé
Nous construisons des frameworks d’automatisation qui s’exécutent dans votre CI à chaque build. Associés aux suites d’évaluation, ils attrapent les parcours cassés et les baisses de qualité avant qu’une sortie n’atteigne vos utilisateurs.
Les outils que nous utilisons
FAQ
Qu’est-ce que l’évaluation de LLM ?
L’évaluation de LLM est le processus qui consiste à mesurer à quel point un grand modèle de langage, ou l’application construite dessus, remplit la tâche qui lui est assignée. Elle note les sorties au regard de métriques d’évaluation de LLM comme l’exactitude, la pertinence, la fidélité aux sources, la sécurité et l’accomplissement des tâches, à l’aide d’un jeu de test reflétant un usage réel. Le résultat est une base que vous pouvez comparer d’un prompt, d’un modèle et d’une sortie à l’autre.
En quoi l’évaluation de LLM diffère-t-elle du test de LLM ?
Le test de LLM vérifie que le système fonctionne : les fonctionnalités marchent, les réponses reviennent vite, les intégrations tiennent, et les attaquants ne peuvent pas le casser. L’évaluation de LLM mesure la qualité de ce que le modèle dit et fait, généralement sous forme de scores au regard de seuils plutôt que de simples vérifications réussite/échec. La plupart des IA en production ont besoin des deux.
Quelles métriques utilisez-vous pour évaluer les LLM ?
Cela dépend de votre cas d’usage. Pour les réponses générées, nous mesurons généralement l’exactitude, la pertinence, la fidélité, le taux d’hallucination et le respect des consignes. Les applications RAG ajoutent la précision et le rappel du contexte ; les agents ajoutent l’accomplissement des tâches, l’exactitude des appels d’outils et la fiabilité sur des exécutions répétées. Nous suivons aussi la sécurité, la latence et le coût par tâche réussie lorsqu’ils influent sur votre décision de sortie.
Comment évaluez-vous les agents IA et les chatbots ?
Nous examinons tout le parcours, pas seulement la réponse finale. Pour les agents, nous utilisons des métriques d’évaluation d’agents IA pour vérifier si la tâche a été accomplie, si les bons outils ont été appelés avec les bons arguments, combien d’étapes ont été gaspillées et comment l’agent se remet des erreurs. Pour les chatbots, nous exécutons des scénarios multi-tours pour tester la cohérence, la rétention du contexte et le ton. Nous répétons chaque exécution pour voir avec quelle fiabilité le système réussit.
Qu’est-ce que le LLM-juge (LLM-as-a-judge), et peut-on s’y fier ?
Le LLM-juge consiste à utiliser un modèle pour noter les sorties d’un autre modèle au regard d’une grille. Cela rend l’évaluation rapide et extensible, mais les juges ont des biais connus : ils favorisent les réponses plus longues, la première option présentée et le texte qui ressemble au leur. On peut se fier à un juge une fois qu’il est calibré. Nous comparons ses scores à des étiquettes humaines et l’affinons jusqu’à ce qu’il s’accorde avec des évaluateurs experts sur vos données.
Avons-nous besoin d’une plateforme d’évaluation ou d’un service ?
Une plateforme comme LangSmith ou DeepEval vous donne l’infrastructure pour exécuter des évaluations. Elle ne décide pas quoi mesurer, ne construit pas vos données de test et ne vérifie pas si vos juges ont raison. Un service réalise ce travail de conception. Nous mettons en place et exécutons les outils au sein de votre pile, afin que vous obteniez des résultats et une suite d’évaluation opérationnelle plutôt qu’un outil de plus à apprendre.
L’évaluation de LLM peut-elle être automatisée ?
En grande partie, oui. Une fois les métriques, les jeux de données et les juges en place, les évaluations peuvent s’exécuter sous forme de test de régression de LLM automatisé dans la CI à chaque changement de prompt, de modèle ou de récupération. La revue humaine reste importante pour construire la vérité terrain, calibrer les juges et vérifier les cas à fort enjeu ou ambigus. Une bonne mise en place automatise l’essentiel de la notation et n’envoie aux personnes que les résultats incertains.
Combien de temps prend une évaluation de LLM ?
Une évaluation ciblée d’une seule fonctionnalité LLM prend généralement deux à quatre semaines, de la définition des critères de réussite à un rapport de base noté. Les systèmes agentiques ou multi-modèles, la revue par des experts humains ou plusieurs langues peuvent étendre cela à six à huit semaines. Nous vous donnerons un calendrier réaliste après un bref appel de cadrage.
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