Mesurer la fiabilité d'un agent IA

• Mesurer la fiabilité d’un agent IA avec des indicateurs adaptés
• Construire un jeu de tests représentatif des cas réels
• Améliorer l’agent à partir des erreurs observées

Chefs de projet IA, testeurs, développeurs, responsables qualité

Avoir déjà conçu ou utilisé un agent IA dans un cadre métier

• Définir ce que signifie la fiabilité pour un agent IA métier
• Choisir les indicateurs de réussite, d’erreur et de coût
• Constituer un jeu de cas de référence représentatifs de l’usage
• Intégrer des cas limites, ambigus et volontairement piégés
• Évaluer les réponses avec des grilles de notation claires
• Utiliser un modèle juge en connaissant ses biais et ses limites
• Mesurer la stabilité des résultats sur plusieurs exécutions
• Analyser les erreurs pour distinguer leurs causes principales
• Suivre la dérive de performance après chaque évolution
• Fixer un seuil d’acceptation avant la mise en production

• Construire un jeu de vingt cas de test pour un agent
• Noter les résultats d’un agent avec une grille de critères
• Classer les erreurs relevées et proposer trois corrections

• Modèle de jeu de tests pour évaluer un agent IA métier
• Modèle de grille de notation des réponses d’un agent
• Check list des seuils d’acceptation avant mise en production