Évaluer un assistant IA avant la production

Un assistant IA doit être évalué sur les tâches qu’il devra réellement accomplir. Il faut vérifier la qualité des réponses, mais aussi les sources, les droits, les actions et le comportement lorsqu’il ne peut pas répondre. Les critères d’acceptation sont fixés avant la mise en service.

Un test de quelques prompts réussis ne couvre pas le produit. La démarche doit inclure les demandes fréquentes, les erreurs coûteuses et les conditions de refus. Le résultat sert à décider du périmètre qui peut être ouvert aux utilisateurs.

Choisissez des demandes reliées à des parcours métier. Pour chaque cas, notez le contexte, les données disponibles, les droits de l’utilisateur et le résultat attendu. Ajoutez des cas où la bonne réponse est une demande de précision ou un refus.

• Demande courante avec source disponible.
• Donnée périmée ou information contradictoire.
• Question hors périmètre ou sans source.
• Accès interdit à une donnée ou à une action.
• Outil en erreur, indisponible ou lent.

Conservez une partie des cas pour comparer les versions sans adapter systématiquement le système aux mêmes exemples.

Une seule note globale peut masquer un défaut important. Distinguez la fidélité aux sources, la pertinence, le respect des droits, la validité des paramètres d’actions, le coût et le délai du parcours.

Les erreurs d’autorisation ne doivent pas être compensées par une bonne qualité rédactionnelle. Certains critères peuvent donc être des conditions bloquantes. Les seuils et le traitement des cas ambigus dépendent de l’usage et sont documentés avec l’équipe métier.

Les règles métier, les formats et les droits peuvent être vérifiés par des tests de l’application. La qualité d’une réponse nécessite parfois une revue humaine ou une grille d’évaluation. Une évaluation par modèle peut compléter cette revue, si ses limites et ses critères sont connus.

Répétez les cas dont le résultat varie. Comparez les changements de prompt, de modèle, de source et d’outil avec un protocole stable. Une amélioration sur un groupe de cas peut dégrader un autre parcours.

Gardez la possibilité de limiter une fonction, revenir à une version précédente ou orienter une demande vers un humain. Les incidents et retours utilisateurs servent à ajouter des cas de régression. Une nouvelle source ou un nouvel outil justifie une nouvelle revue du périmètre concerné.

Pour préparer votre mise en production, consultez les contrôles de données et d’accès et l’offre d’intégration IA Pixely.