Désormais omniprésents, les modèles génératifs sont capables de rédiger, résumer, traduire et même produire du code. Mais leur puissance s’accompagne de défis majeurs : biais, hallucinations, manque d’explicabilité, …
Comment garantir leur performance et leur fiabilité ? Quels outils utiliser pour évaluer la qualité des réponses ?
C’est à ces questions cruciales qu’a répondu Lofred Madzou, expert en gouvernance de l’IA, ancien Directeur Stratégie de TruEra (startup spécialisée en monitoring du Machine Learning, rachetée par Snowflake), Chef de projet au Forum Économique Mondial et co-rédacteur de la Stratégie Nationale pour l’IA.
Un enjeu clé : la confiance dans les modèles d’IA
Lors du webinaire, Lofred Madzou a insisté sur un point fondamental : la confiance dans les modèles d’IA est une condition sine qua non à leur adoption à grande échelle. Il explique :
« Il faut un cadre de confiance général dans l’entreprise. Comment le management peut-il avoir confiance dans ce que l’IA produit ? Comment les collaborateurs peuvent-ils se fier aux résultats ? Et comment les clients peuvent-ils être rassurés sur la fiabilité des réponses générées ? »
Sans sans contrôle clair, l’IA générative peut produire des contenus biaisés ou erronés. D’où la nécessité d’un suivi rigoureux et d’outils d’évaluation performants.
L’observabilité des modèles : un prérequis essentiel
L’un des concepts clés abordés lors du webinaire est celui de l’observabilité : la capacité à suivre, mesurer et contrôler en temps réel les productions des IA. Selon Lofred Madzou :
« Dans le cadre d’une entreprise, il ne suffit pas d’avoir un modèle génératif performant, il faut aussi mettre en place un ‘robot contrôleur’ capable d’évaluer en continu les productions de l’IA. »
Ce travail repose sur plusieurs critères d’évaluation :
- Détecter les biais et stéréotypes (exemple : un modèle de recrutement favorisant systématiquement un certain profil)
- Mesurer la pertinence des réponses (éviter les hallucinations ou incohérences)
- Assurer la transparence des sources utilisées
Des outils pour un contrôle continu
Parmi les solutions évoquées lors du webinaire, Lofred Madzou a présenté True Lens, un outil d’évaluation open-source permettant d’attribuer un score aux réponses générées par l’IA. Il explique :
« Nous avons déployé une solution capable d’automatiser l’évaluation des modèles en continu. Elle détecte les incohérences et les réponses problématiques en analysant chaque élément du texte généré. »
D’autres outils spécialisés existent, comme Galileo, Giskard, Resaro ou encore les solutions intégrées de Snowflake, tel que TruEra.
Les bonnes pratiques pour intégrer l’IA en entreprise
Ce webinaire ne se contente pas d’un constat technique. Il offre également une vision concrète sur comment structurer une approche robuste pour intégrer l’IA générative en entreprise :
- Mettre en place un centre d’excellence pour centraliser les bonnes pratiques de tests
- Définir des critères de qualité précis et partagés
- Associer les experts métiers aux équipes IA dès le début des projets
« Aujourd’hui, les entreprises qui réussissent sont celles qui pensent à l’évaluation dès le début. Il ne suffit pas de construire une application d’IA, il faut aussi développer en parallèle un outil de contrôle fiable. »
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