Golden set
Cas attendus, sources, annotations, désaccords et règles de revue versionnés.
Remplacer le score unique par une décision de qualité reliée aux tâches, aux erreurs et au risque.
Évaluez la fidélité aux sources, la sécurité, la robustesse et la qualité métier avant et après le déploiement. Il s’inscrit dans une chaîne commune où la donnée, le modèle, le résultat et son évaluation restent reliés.
DéfinirTransformer un usage attendu en tâches, cas critiques, critères, seuils et responsabilités.
ComparerExécuter le même protocole sur plusieurs modèles, prompts, sources ou versions.
ComprendreAnalyser les erreurs par catégorie, domaine, gravité, fréquence et détectabilité.
SurveillerRepérer une régression après changement de modèle, données, consigne ou dépendance.
Cas attendus, sources, annotations, désaccords et règles de revue versionnés.
Exécution reproductible avec paramètres, versions et coûts capturés.
Scores, distribution des erreurs, exemples critiques et comparaison aux seuils.
Décision, limites, actions correctives et historique exportable.
Résultat versionné, méthodologie documentée et sources disponibles pour revue.
Voir les preuves publiéesUne métrique automatique ne remplace pas l’expertise. Les seuils doivent rester spécifiques au cas d’usage et révisables.
Définissez 50 à 200 cas, trois erreurs critiques et un seuil de décision. Comparez le système actuel à une version candidate puis validez le protocole avec les métiers.
Définir le périmètreCommencez sur un corpus public dans Explorer, puis passez à vos données avec un pilote encadré et une règle de décision définie à l’avance.