Évaluation LLM : mesurer la capacité réellement requise
Évaluer un LLM avec contrats de comportement, jeux protégés, robustesse OOD, exactitude de schéma et comparaison à une baseline.
Une évaluation utile commence par la capacité attendue et les erreurs interdites, pas par un benchmark générique.
Un score moyen élevé peut coexister avec des erreurs rares mais inacceptables sur la mission réelle.
Le verdict doit être borné au modèle, au prompt, au runtime, aux données et au protocole effectivement mesurés.
Ce que l’architecture doit rendre explicite
Évaluer un système IA consiste à relier une capacité, un objet exact, un protocole, des observations et une règle de décision. Un score isolé n’est pas une qualification.
Passer d’un mot-clé à une décision d’ingénierie inspectable
Contractualiser
Définir le comportement requis, les erreurs interdites et les seuils avant le test.
Séparer
Isoler recherche, confirmation, données protégées et Fresh Final pour éviter la contamination.
Mesurer
Enregistrer sorties, métriques, erreurs, latence et identité du sujet mesuré.
Adjudication
Interpréter les observations sans permettre au producteur du candidat d’imposer le verdict.
Une affirmation ne vaut que par son binding
Le gate doit évaluer la sortie réellement produite par la réalisation exacte. Intégrité, validité scientifique et autorité sont liées, mais jamais interchangeables.
Les questions qui changent la conception
Que demande concrètement évaluation llm : mesurer la capacité réellement requise ?
Une évaluation utile commence par la capacité attendue et les erreurs interdites, pas par un benchmark générique. Évaluer un système IA consiste à relier une capacité, un objet exact, un protocole, des observations et une règle de décision. Un score isolé n’est pas une qualification.
Quelles preuves faut-il conserver ?
Au minimum : identité exacte de la réalisation, entrées et sorties, version du protocole, mesures, cas d’échec et règle de décision. Le verdict doit être borné au modèle, au prompt, au runtime, aux données et au protocole effectivement mesurés.
AMF impose-t-il un modèle particulier ?
Non. AMF traite modèle, runtime, données, outils et composants déterministes comme des matériaux candidats. Leur conservation dépend de leur contribution mesurée et des contraintes déclarées.