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Catalogue de cours

Évaluations : fiabilisez votre IA

Mesurez, tracez et fiabilisez votre IA comme avec une suite de tests.

En 2026, concevoir des prompts sans évaluations est considéré comme un travail de débutant : les évaluations font entrer le développement IA dans l’ingénierie. En partant de l’analyse des erreurs et des jeux de données de référence, vous apprendrez à écrire des évaluateurs (correspondance exacte ou approximative, notation par grille et LLM comme juge) et à bloquer les régressions en CI. Vous lirez ensuite une trace pour repérer l’étape lente ou coûteuse, comprendre les spans et les mesures, et diagnostiquer les échecs grâce aux données d’observabilité. Vous terminerez par l’économie : coût des jetons, mise en cache, routage des modèles, réduction de la latence et déploiement uniquement quand le tableau de bord des évaluations est au vert.

Programme

  1. Section 1

    Pourquoi les évaluations

    Fini le jugé : place à la mesure.

    1. L’intuition ne passe pas à l’échelle
    2. D’abord, analyser les erreurs
    3. Jeux de données de référence
    4. Que mesurer ?
  2. Section 2

    Écrire des évaluateurs

    Comparer, noter, juger et bloquer.

    1. Correspondance exacte ou approximative
    2. Noter avec une grille
    3. Le LLM comme juge
    4. Bloquer les régressions
  3. Section 3

    Observabilité et traçage

    Voyez ce que votre IA a réellement fait.

    1. Qu’est-ce qu’une trace ?
    2. Lire une trace
    3. Journaux, spans et mesures
    4. Diagnostiquer avec les traces
  4. Section 4

    Coût, latence et confiance

    Déployez vite, à moindre coût et en confiance.

    1. Le coût des jetons
    2. Cache et routage des modèles
    3. Réduire la latence
    4. Déployer en confiance

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