Programme — Évaluer et fiabiliser les systèmes LLM

Panorama opérationnel des métriques qui comptent réellement pour évaluer un système à base de LLM : exactitude, groundedness et expérience utilisateur.

Construire un golden set qui mesure vraiment la qualité d'un système LLM : couverture des cas critiques, fiabilité des labels et gestion du drift dans le temps.

Comment concevoir des rubriques de notation fiables pour un juge LLM, identifier ses biais documentés (position, longueur, auto-préférence) et calibrer son verdict contre un échantillon humain avant de l'utiliser en production.

Mettre en place une stratégie de test de régression pour les systèmes LLM : golden set, seuils de qualité, intégration continue et déploiement canari pour détecter les dégradations avant qu'elles n'atteignent les utilisateurs.

Cartographier les techniques de jailbreak, d'injection de prompt et de génération de contenu toxique, et mettre en place un processus de test continu pour les détecter avant qu'elles ne touchent la production.

Comment instrumenter un système LLM en production pour surveiller sa qualité et pas seulement sa disponibilité : tracer chaque requête de bout en bout, collecter le feedback utilisateur implicite et explicite, et construire des alertes qui détectent une dérive avant qu'elle ne devienne un incident visible.

Construire un playbook opérationnel pour détecter, contenir et résoudre un incident sur un système LLM en production, avec des mécanismes de rollback fiables et une communication de crise préparée en amont.

Définir les critères de sortie mesurables et le modèle de gouvernance qui permettent de décider, sur preuves, si un système LLM est prêt à être exposé à des utilisateurs réels.