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Glossaire

Benchmarking

Qu’est-ce que Benchmarking ?

En IA, le benchmarking désigne la comparaison systématique de modèles ou de systèmes à partir de tâches et de critères définis. Les benchmarks publics mesurent par exemple les connaissances générales, le raisonnement ou la programmation ; pour un usage concret, ce sont surtout des cas de test issus de votre propre activité qui comptent. On compare généralement exactitude, exhaustivité, temps de réponse et coût. Cela permet de savoir si un modèle plus petit et moins cher suffit pour une tâche.

Ce que fait KI.ordo

Le modèle KI.ordo « Comparer des modèles (benchmark) » soumet la même tâche à un modèle Claude Haiku et à un modèle Claude Sonnet, puis évalue les deux réponses selon l'exactitude, l'exhaustivité et la clarté.

En savoir plus →: Benchmarking

Modèles adaptés

Thèmes

  • Comparaison de modèles
  • Évaluation
  • Qualité

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Termes associés

Précision et stabilité des modèles d’IA

La précision décrit la fréquence à laquelle un modèle d’IA fournit des résultats corrects ; la stabilité, la fiabilité de cette performance face à des entrées légèrement modifiées, à de nouvelles données ou dans le temps. Un modèle peut être très précis en test et pourtant instable si une simple reformulation de la question change la réponse. En production, on vérifie ces deux propriétés avec des cas de test fixes, la validation croisée et une surveillance continue.

  • Qualité du modèle
  • Robustesse
  • +1

Spécialiste de l'assurance qualité IA

Un spécialiste de l'assurance qualité IA vérifie que les applications d'IA fonctionnent de manière fiable, exacte et appropriée. Son travail comprend des questions de test et des benchmarks, la comparaison de modèles, l'analyse des évaluations des utilisateurs et la détection d'hallucinations ou de dégradations dans le temps. Par exemple, avant de passer à un nouveau modèle, on fait répondre les deux modèles à 50 demandes clients typiques et on compare les réponses selon des critères fixes.

  • Qualité
  • Tests
  • +1
Modèle

Coûts des LLM

Les coûts des grands modèles de langage sont généralement facturés au token, c'est-à-dire par unité de texte allant d'une syllabe à un mot ; les tokens d'entrée et de sortie ont des prix distincts, la sortie étant en général plus chère. Les grands modèles coûtent plus cher par token que des modèles petits et rapides comme Claude Haiku, souvent suffisants pour des tâches simples. La mise en cache des prompts réduit les coûts lorsque le même long contexte est envoyé plusieurs fois. Des instructions concises et des connaissances bien ciblées aident aussi.

  • Coûts
  • Tokens
  • +1

Score BLEU

Le score BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) est une métrique mise au point chez IBM en 2002 pour évaluer automatiquement les traductions automatiques. Il mesure combien de suites de mots d'une traduction figurent aussi dans une ou plusieurs traductions de référence humaines et donne une valeur entre 0 et 1 (souvent exprimée de 0 à 100). BLEU est rapide et comparable, mais saisit mal le sens et le style : de bonnes reformulations peuvent obtenir un score faible.

  • Évaluation
  • Traduction
  • +1