OPRIVON · Français
Qualité des résultats IA et pistes d’audit
Une sortie fluide peut être fausse. La qualité doit être évaluée avec des cas réalistes, des critères précis et des contrôles répétables.
Définir la réussite
Précisez les informations obligatoires, les sources autorisées et les erreurs inacceptables. Un modèle ne doit pas inventer de références ou masquer qu’une réponse manque de fondement.
Tester des cas difficiles
Incluez documents manquants, consignes contradictoires, demandes non autorisées et changements de contexte. Séparez les jeux de test des exemples servant à ajuster le fonctionnement.
Conserver des traces utiles
Enregistrez versions, décisions et validations nécessaires à l’analyse d’un incident. Évitez une collecte excessive de données personnelles dans les journaux; définissez une durée de conservation.
Corriger et retester
Classez les anomalies, attribuez une cause probable et répétez les tests après modification. Prévoyez un retour à une procédure humaine lorsque les résultats se dégradent.
Exemple pratique : contrôler un rapport mensuel assisté par IA
Une synthèse automatique sur les réclamations peut paraître convaincante tout en contenant des chiffres inexacts. La qualité se mesure par rapport à des sources vérifiables et à des conséquences métier définies.
- Retrouver les sources: Sélectionner plusieurs totaux et affirmations clés, puis comparer chaque résultat aux données autorisées et à la version de la source utilisée.
- Qualifier les erreurs: Séparer problèmes de présentation, chiffres sans preuve et conclusions susceptibles de déclencher une mauvaise décision. Associer un niveau de gravité et une personne responsable.
- Tester après correction: Rejouer les cas qui avaient échoué et utiliser aussi un échantillon indépendant. Définir une conservation limitée des journaux nécessaires à la compréhension des incidents.