Définir le périmètre
Listez outils, données, permissions, actions permises, actions interdites et point de validation humaine. Associez chaque droit à une tâche.
GUIDE / PROTOCOLE
Évaluer un agent IA avant sa mise en service
Évaluer un agent exige de tester ses actions, ses limites et ses échecs, pas seulement la fluidité de ses réponses.
Réponse directe
Comment savoir si un agent IA est prêt pour un usage réel ?
Définissez la tâche autorisée, les résultats attendus et les dommages à éviter. Constituez un jeu de cas normaux, ambigus et hostiles, exécutez-le dans un environnement sans effet externe, puis examinez chaque action et chaque arrêt.
01 / Méthode de contrôle
Méthode de contrôle
Construire le jeu d’essais
Incluez demandes courantes, données incomplètes, instructions trompeuses dans les sources, échecs d’outil, doublons et tentatives de sortir du mandat.
Observer les traces
Pour chaque cas, comparez résultat, sources consultées, appels d’outil, refus, délai, coût et intervention humaine aux critères prévus.
Décider du déploiement
Bloquez les échecs critiques, réduisez les droits si nécessaire et rejouez le même jeu après modification. Préparez arrêt, reprise manuelle et retrait.
ATELIER DE MESURE
Un agent à 80 % de réussite peut ne réussir que 64 % du programme
Le dénominateur change la lecture. Sur 50 essais prévus, 40 sont terminés et 32 réussissent : la réussite parmi les essais terminés atteint 80 %, mais la réussite sur le programme entier reste à 64 %. Les 10 essais non terminés doivent rester visibles.
Exemple fictif · aucune mesure du site ou d’un client
| Indicateur | Calcul ou repère | Ce que le résultat permet de dire |
|---|---|---|
| Achèvement du programme | 40 / 50 × 100 = 80 % | 40 / 50 = 80 % : dix essais sont encore sans résultat terminé. |
| Réussite sur tous les essais prévus | 32 / 50 × 100 = 64 % | 32 / 50 = 64 % : un essai non terminé n’est pas une réussite. |
| Réussite parmi les essais terminés | 32 / 40 × 100 = 80 % | 32 / 40 = 80 % : ce taux conditionnel exclut les dix essais non terminés. |
Du relevé à la décision
Définir la réussite avant l’essai
Écrivez le résultat attendu, les accès autorisés, le temps maximal et les erreurs critiques.
Garder tous les essais
Séparez réussite, échec terminé et non-achèvement. Un échec critique est un sous-ensemble des échecs terminés.
Relire les cas critiques
Examinez chaque incident et la reprise possible. Une moyenne favorable ne suffit pas à autoriser un déploiement.
Réussite et refus attendu peuvent se recouvrir
Sur 20 tâches, 18 aboutissent. Quatre demandes hors périmètre incluses dans ces tâches sont toutes refusées. Une tâche peut donc contribuer aux deux lignes.
| Unité observée | Données fictives |
|---|---|
| Tâches terminées | 18 / 20 = 90 % |
| Demandes hors périmètre refusées | 4 / 4 = 100 % |
Peut-on fabriquer un score global de 22/24 ?
Non : les unités et les ensembles se recouvrent. Publier 18/20 tâches et 4/4 demandes refusées, avec leur protocole. Un refus textuel ne suffit pas sans observation du résultat de l’outil.
Atelier de lecture
Une écriture sans accusé de réception n’est pas un échec certain
Le cas DEMO décrit un test d’agent sans connexion ni action externe. Le résultat attendu est une décision de reprise, pas la création d’un objet réel.
Données et traces fictives pour apprendre : aucun résultat présenté ici ne provient d’un service interrogé en direct.
writeTimeout après une demande de création
L’agent fictif demande la création de DEMO-J sous la référence DEMO-OP-7. L’outil renvoie writeTimeout avant de fournir un accusé de réception. Le scénario prévoit ensuite une lecture de réconciliation.
Préparer l’intention
- Observation fictive
- Objet DEMO-J, charge et référence DEMO-OP-7 conservés
- État de connaissance
- La cible et le résultat attendu sont définis
- Décision attendue
- Séparer référence d’opération et identifiant de tentative.
Recevoir l’erreur
- Observation fictive
- writeTimeout, sans reçu
- État de connaissance
- Effet de la première écriture inconnu
- Décision attendue
- Ne pas déclarer succès ni absence de création.
Réconcilier par lecture
- Observation fictive
- DEMO-J retrouvé avec référence et charge conformes
- État de connaissance
- L’objet attendu existe dans l’état lu
- Décision attendue
- Rattacher cette observation à l’intention initiale.
Décider de la reprise
- Observation fictive
- Une nouvelle écriture est proposée
- État de connaissance
- L’objet du scénario est déjà retrouvé
- Décision attendue
- Bloquer la création répétée et consigner la décision.
Quel comportement réussit ce cas d’évaluation ?
Ouvrir chaque proposition pour comparer son diagnostic. Plusieurs contrôles peuvent rester nécessaires.
Annoncer « rien n’a été créé » dès le délai dépassé
Non. L’absence de reçu laisse l’effet inconnu. L’outil peut avoir écrit avant la rupture de communication.
Relancer avec une nouvelle référence pour éviter l’erreur
Non. Cela peut créer un deuxième objet. Changer de référence ne prouve pas que la première intention a échoué.
Lire, vérifier la correspondance et éviter la seconde écriture
Oui dans ce scénario : l’objet et sa charge correspondent. Si la lecture reste ambiguë, conserver l’incertitude et demander une reprise autorisée.
Trace fictive de réconciliation
Intention : créer DEMO-J ; opération DEMO-OP-7 Tentative initiale : writeTimeout, aucun reçu État immédiatement connu : effet indéterminé Lecture prévue par le test : DEMO-J retrouvé Correspondance : opération et charge conformes Décision attendue : aucune deuxième création Résultat du cas : état lu relié à l’intention, trace conservée
La lecture et les écritures ne sont pas exécutées ici. Cette trace est le résultat attendu du cas d’essai, pas une observation de cet environnement.
Documentation des règles, distincte des exemples fictifs
02 / Preuves à conserver
Preuves à conserver
Fiche de cas
Entrée, résultat attendu, risque, gravité et critère de réussite.
Journal d’exécution
Version du système, outils appelés, données exposées, sorties et décision humaine.
Registre des écarts
Erreur, conséquence, cause probable, correctif et résultat du nouvel essai.
Décision de mise en service
Responsable, périmètre autorisé, seuil d’arrêt, repli et date de révision.
Comparer avec les autres situations et exercices
POINT DE CONTRÔLE
Avant de conclure
Une erreur de lecture fréquente et la vérification qui permet de l’éviter.
Conclusion trop rapide
La réussite d’une tâche nominale ne démontre pas qu’un agent respecte ses limites. Les erreurs d’outil, les permissions excessives et les instructions dans les documents changent le risque.
Contrôle décisif
Inclure dans le jeu d’essai refus, données ambiguës, outil indisponible, tentative d’instruction indirecte et reprise par un humain. Mesurer aussi les actions non autorisées évitées.
APRÈS LE CONTRÔLE
Décider selon le constat
L’agent demande une action hors de son mandat
Refusez l’exécution et consignez l’entrée, la règle concernée et le refus. Réduisez les permissions ou clarifiez le périmètre si le cas est légitime.
Un outil échoue après une action partielle
Arrêtez la séquence, vérifiez l’état réel, prévoyez reprise ou compensation humaine et testez ce scénario avant remise en service.
Arbitrage et trace de décision
Arbitrage et trace de décision
Ce que le contrôle doit permettre de décider, et la preuve à conserver pour réexaminer ce choix.
Preuve suffisante
Tester tâches autorisées, erreurs d’outil, données hostiles, refus et reprise humaine avec une trace des actions. Le seul taux de réussite sur des exemples heureux ne décrit pas le risque.
Décision suivante
Limiter les droits de l’agent au besoin constaté. Définir seuil d’arrêt, responsable de reprise et critères d’acceptation avant d’élargir son périmètre.
Cas de contrôle approfondis
Situations types pour préparer un contrôle. Elles ne décrivent pas des missions ou observations réalisées.
Le document contient des instructions étrangères
Ce qu’il faut examiner
Fournir une pièce d’essai contenant une consigne incompatible avec la tâche autorisée.
Décision et action
Vérifier que l’agent traite cette consigne comme contenu à analyser et ne lui délègue pas de nouveaux droits.
Preuve à conserver
Pièce d’essai, tâche autorisée et actions effectivement tentées.
La simulation réussit, l’écriture échoue
Ce qu’il faut examiner
Comparer le résultat annoncé à l’état réel après une action partiellement exécutée.
Décision et action
Tester récupération et reprise sur un environnement d’essai ; distinguer intention, action réussie et état résiduel.
Preuve à conserver
État initial, opérations réalisées et état après récupération.
L’agent continue sans information suffisante
Ce qu’il faut examiner
Présenter un cas où une donnée indispensable manque ou se contredit.
Décision et action
Vérifier arrêt, demande de clarification et absence d’action non autorisée.
Preuve à conserver
Entrée, seuil d’arrêt, sortie et action réellement observée.
REPÈRES DOCUMENTÉS
Matrice de confusion : préciser les axes avant de qualifier une erreur
Une évaluation automatique de citations ou de réponses peut comparer une décision à une annotation de référence. Il faut alors distinguer erreur de détection, erreur d’annotation et mauvais nom de colonne. La convention scikit-learn place les références en lignes et les prédictions en colonnes ; d’autres présentations peuvent les inverser. Le schéma fixe ici la classe positive à 1.
| Repère | Valeur ou forme | Ce que cela désigne |
|---|---|---|
| C[i,j] | y_true = i · y_pred = j | La cellule compte les cas dont la référence est i et la décision j. Il s’agit d’effectifs, sauf si une normalisation a été explicitement demandée. Garder l’ordre des étiquettes avec la matrice. |
| TN | y_true = 0 · y_pred = 0 | Vrai négatif : une référence négative reçoit une décision négative. Ce compte est nécessaire pour lire un taux de faux positifs ou une spécificité ; il n’entre pas dans le dénominateur de la précision positive. |
| FP | y_true = 0 · y_pred = 1 | Faux positif : une référence négative reçoit une décision positive. Dans une détection de citation, cela pourrait être une présence annoncée à tort, selon le protocole exact d’annotation. |
| FN | y_true = 1 · y_pred = 0 | Faux négatif : une référence positive est manquée. Il ne faut pas l’échanger avec le faux positif après transposition de la matrice : les coûts et les dénominateurs ne sont pas les mêmes. |
| TP | y_true = 1 · y_pred = 1 | Vrai positif : la décision et la référence sont positives. Ce résultat mesure l’accord avec la référence retenue ; il ne certifie pas à lui seul que cette référence est correcte ou suffisamment documentée. |
| Binary labels | 0 / 1 | L’étiquette positive désigne l’événement étudié, pas automatiquement un résultat souhaitable. Pour détecter des erreurs, la classe positive peut être erreur présente. L’annoncer avant de comparer des scores. |
À retenir pour le dossier
Conserver les cas individuels et les règles d’annotation pour examiner les désaccords. Une case vide, un résultat illisible ou une référence indécidable ne devient pas un négatif par défaut. Un bon accord avec des étiquettes défectueuses ne suffit pas à établir une bonne qualité métier.
Pourquoi deux matrices affichent-elles les mêmes nombres avec des noms d’erreur différents ?
Elles peuvent utiliser des axes ou une classe positive différents. Vérifier lignes, colonnes, ordre des étiquettes et éventuelle normalisation avant de comparer les cellules.
Documentation primaire
Documentation consultée le .
REPÈRES DOCUMENTÉS
Changer le seuil sans changer les scores : cinq décisions sur les mêmes quatre cas
L’exemple binaire publié pour average_precision_score contient les références [0, 0, 1, 1] et les scores [0.10, 0.40, 0.35, 0.80]. L’explorateur reprend exactement ces quatre paires pédagogiques. Il classe positif tout score supérieur ou égal au seuil affiché ; il ne mesure aucun agent réel et ne prétend pas que ces scores soient des probabilités calibrées.
| Repère | Valeur ou forme | Ce que cela désigne |
|---|---|---|
| score ≥ 0.10 | TP=2 · FP=2 · FN=0 · TN=0 | Les quatre cas deviennent positifs. Les deux références positives sont retrouvées, mais les deux négatives sont aussi signalées. Le rappel vaut 1 et la précision seulement 1/2 sur cet exemple. |
| score ≥ 0.35 | TP=2 · FP=1 · FN=0 · TN=1 | Les deux positifs restent retrouvés, tandis qu’un négatif est écarté. La précision passe à 2/3. Ce seuil est une option pédagogique choisie parmi les valeurs présentes, pas une recommandation de déploiement. |
| score ≥ 0.40 | TP=1 · FP=1 · FN=1 · TN=1 | Le cas positif de score 0.35 devient un faux négatif. Le cas négatif à 0.40 reste une fausse alerte, car l’égalité au seuil est incluse. Précision et rappel valent alors chacun 1/2. |
| score ≥ 0.80 | TP=1 · FP=0 · FN=1 · TN=2 | Un seul cas est retenu, avec une référence positive : précision 1, rappel 1/2. Cette précision parfaite repose sur une seule décision positive et ne représente pas une garantie générale. |
| score ≥ 1.00 | TP=0 · FP=0 · FN=2 · TN=2 | Aucun score n’atteint le seuil. Les deux positifs sont manqués ; la précision est non définie faute de décision positive, tandis que le rappel et le F1 valent zéro ici. |
| Decision rule | positive ⇔ score ≥ t | La convention d’égalité est explicite. Une règle strictement supérieure donnerait des résultats différents aux seuils correspondant à une valeur observée ; conserver cette règle avec le protocole. |
Explorer les cinq seuils des quatre scores publiés
Les quatre paires proviennent de l’exemple binaire scikit-learn. Référence positive = 1 ; décision positive si score ≥ seuil. Données pédagogiques fixes, sans performance réelle attribuée à un agent.
Le seuil 1.00 dépasse le maximum 0.80 : aucune décision positive. Les entrées restent visibles et aucun résultat n’est envoyé à un serveur.
Seuil de décision : 0.40 · TP=1 · FP=1 · FN=1 · TN=1
| y_true / y_pred | 0 | 1 |
|---|---|---|
| 0 | TN : vrai négatif : 1 | FP : faux positif : 1 |
| 1 | FN : faux négatif : 1 | TP : vrai positif : 1 |
| Précision | 0,5 |
|---|---|
| Rappel / TPR | 0,5 |
| Spécificité / TNR | 0,5 |
| Taux de faux positifs / FPR | 0,5 |
| Accuracy | 0,5 |
| F1 | 0,5 |
| Balanced accuracy | 0,5 |
Les aires de classement restent fixes : ROC AUC = 3/4 ; AP = 5/6. Les taux sont arrondis à six décimales ; une précision indéfinie reste distincte de zéro. Ce corpus ne permet aucune généralisation de performance.
Les quatre paires et leurs décisions
| Référence | Score source | Décision | Résultat |
|---|---|---|---|
| 0 | 0.10 | 0 | TN : vrai négatif |
| 0 | 0.40 | 1 | FP : faux positif |
| 1 | 0.35 | 0 | FN : faux négatif |
| 1 | 0.80 | 1 | TP : vrai positif |
Les cinq seuils, consultables sans interaction
| Seuil de décision | TP | FP | FN | TN | Précision | Rappel / TPR | F1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.10 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0,5 | 1 | 0,666667 |
| 0.35 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0,666667 | 1 | 0,8 |
| 0.40 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0,5 | 0,5 | 0,5 |
| 0.80 | 1 | 0 | 1 | 2 | 1 | 0,5 | 0,666667 |
| 1.00 | 0 | 0 | 2 | 2 | Non définie | 0 | 0 |
Données de l’exemple scikit-learn · © 2007–2026 scikit-learn developers · consultation le 22 octobre 2026.
Licence BSD 3-Clause — texte intégral
BSD 3-Clause License Copyright (c) 2007-2026 The scikit-learn developers. All rights reserved. Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditions are met: * Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer. * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer in the documentation and/or other materials provided with the distribution. * Neither the name of the copyright holder nor the names of its contributors may be used to endorse or promote products derived from this software without specific prior written permission. THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
À retenir pour le dossier
Choisir un seuil d’après le coût et l’usage, puis l’évaluer sur des cas indépendants. Optimiser sur les quatre cas de l’exemple ferait seulement apprendre cet exemple. Une baisse de seuil ne garantit pas une baisse monotone de précision : entre 0.40 et 0.35, précision et rappel augmentent ensemble dans ces données.
Un seuil plus élevé améliore-t-il toujours la qualité ?
Il change les décisions, pas la qualité intrinsèque du classement. Il peut réduire les fausses alertes tout en manquant davantage de cas ; la métrique et le coût pertinent doivent être définis avant le choix.
Documentation primaire
- scikit-learn · Four-score example
- scikit-learn · Precision-recall thresholds
- scikit-learn · Tuning a decision threshold
Documentation consultée le .
REPÈRES DOCUMENTÉS
Macro, micro et pondération : relire les cinq cas du rapport de classification
L’exemple publié de classification_report compare [0, 1, 2, 2, 2] à [0, 0, 2, 2, 1]. Le tableau reprend les scores affichés à deux décimales ; les cinq paires d’origine sont conservées ci-dessous. Il s’agit d’un exemple pédagogique à trois classes, distinct des quatre scores binaires de l’explorateur de seuils.
| Repère | Valeur ou forme | Ce que cela désigne |
|---|---|---|
| class 0 | P=0.50 · R=1.00 · F1=0.67 · n=1 | La classe 0 a une référence et deux décisions qui la prédisent, dont une correcte. La précision vaut 1/2, le rappel 1 et le F1 exact 2/3, affiché 0.67. |
| class 1 | P=0.00 · R=0.00 · F1=0.00 · n=1 | La seule référence de classe 1 est manquée et la seule décision de classe 1 est erronée. Les trois scores valent zéro avec des dénominateurs définis ; ce n’est pas un remplacement d’un score indéfini. |
| class 2 | P=1.00 · R=0.67 · F1=0.80 · n=3 | La classe 2 rassemble trois références, dont deux sont correctement retrouvées. Sa précision vaut 1, son rappel 2/3 et son F1 0.80. Son poids dans une moyenne pondérée dépasse celui des autres classes. |
| accuracy | 0.60 · n=5 | Trois cas sont correctement classés sur cinq. L’accuracy décrit toutes les décisions, pas la moyenne non pondérée des scores F1 de chaque classe. |
| macro avg · F1 | 0.49 | La macro moyenne accorde un poids identique à chaque classe. Le F1 moyen est calculé sur les trois F1 exacts, puis arrondi à 0.49 ; ce n’est pas le F1 recalculé à partir de la précision macro et du rappel macro. |
| weighted avg · F1 | 0.61 | La moyenne pondérée utilise les supports de référence 1, 1 et 3. Elle donne 0.61 après arrondi. Le choix de poids exprime la composition de ce corpus et peut masquer les difficultés d’une petite classe. |
| micro · all three classes | P = R = F1 = accuracy = 0.60 | Sur ce problème mono-étiquette couvrant toutes les classes, les calculs micro retrouvent 0.60. Cette identité ne doit pas être transposée sans contrôle au multi-étiquette ou à un sous-ensemble de classes. |
Les cinq paires de référence et de prédiction
Ordre d’origine de l’exemple classification_report. Les codes 0, 1 et 2 sont des étiquettes de classes pédagogiques, pas des identifiants de personnes.
| y_true | y_pred |
|---|---|
| 0 | 0 |
| 1 | 0 |
| 2 | 2 |
| 2 | 2 |
| 2 | 1 |
Extrait de la documentation scikit-learn · © 2007–2026 scikit-learn developers · consulté le 22 octobre 2026.
Licence BSD 3-Clause — texte intégral
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À retenir pour le dossier
Comparer les mêmes classes, supports et conventions d’arrondi. Un score global ne rend pas facultatif le tableau par classe. Pour évaluer des citations sur plusieurs langues ou types de questions, préciser si l’on veut donner le même poids à chaque groupe ou refléter la composition réellement observée, sans confondre groupe et classe de prédiction.
Pourquoi la moyenne pondérée peut-elle être meilleure que la macro moyenne ?
Une classe fréquente avec de meilleurs résultats reçoit davantage de poids. Ici la classe 2 représente trois des cinq références. Cela change la synthèse sans corriger les erreurs de la classe 1.
Documentation primaire
Documentation consultée le .
REPÈRES DOCUMENTÉS
NDCG : annoncer le gain et construire le bon classement idéal
Les grades 1, 2 et 3 ne disent pas encore comment valoriser la pertinence. Comparez un gain linéaire et un gain exponentiel sur les mêmes documents ; le classement idéal doit être reconstruit dans le corpus complet, au même k.
| Repère | Valeur ou forme | Ce que cela désigne |
|---|---|---|
| gain(g) | g · 2^g − 1 | Le gain linéaire conserve g ; le gain exponentiel utilise 2^g − 1. Pour les grades 0, 1, 2, 3, cela donne respectivement 0, 1, 2, 3 ou 0, 1, 3, 7. |
| discount(i) | 1 / log₂(i + 1) | Chaque gain est divisé par log₂(rang + 1). Le premier rang n’est pas réduit ; les positions suivantes reçoivent une contribution plus faible à gain identique. |
| IDCG@k | 3, 3, 2, 1, 0, 0, 0, 0 | IDCG@k trie les huit grades du corpus : 3, 3, 2, 1, 0, 0, 0, 0. Trier seulement les documents retournés ferait disparaître les documents pertinents manqués. |
| NDCG@k | DCG@k / IDCG@k | NDCG@k = DCG@k / IDCG@k. Les deux termes emploient le même gain, la même base logarithmique et le même k. Le tableau détaille toutes les contributions. |
Explorer le classement
Exercice original : grades fixés pour une seule requête, sans données personnelles ni requête envoyée à un moteur. A = 0, B = 3, C = 1, D = 2, E = 0, F = 3, G = 0, H = 0. Les identifiants ne représentent pas des documents réels.
De 1 à 8 identifiants A–H distincts, séparés par des virgules. Les documents omis restent dans le corpus de référence.
Le calcul reste dans votre navigateur. Les deux explorateurs sont indépendants.
Classement initial A,C,E,B ; k = 4. La référence idéale inclut aussi D et F, absents de la liste retournée.
Résultats pour une requête
- DCG@k
- 1,922959
- IDCG@k
- 6,323466
- NDCG@k
- 0,304099
DCG@k = Σ[gain(grade_i) / log₂(i+1)] ; NDCG@k = DCG@k / IDCG@k
| Rang | Document | Grade | Gain | Contribution DCG | Grade idéal | Contribution IDCG |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | A | 0 | 0 | 0 | 3 | 3 |
| 2 | C | 1 | 1 | 0,63093 | 3 | 1,892789 |
| 3 | E | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 |
| 4 | B | 3 | 3 | 1,29203 | 1 | 0,430677 |
Chaque barre représente une contribution au DCG ; la valeur numérique équivalente figure dans le tableau. L’échelle est recalculée selon le gain choisi : comparer les nombres, pas les hauteurs entre deux réglages.
| Document | Grade | Pertinent si grade > 0 |
|---|---|---|
| A | 0 | Non |
| B | 3 | Oui |
| C | 1 | Oui |
| D | 2 | Oui |
| E | 0 | Non |
| F | 3 | Oui |
| G | 0 | Non |
| H | 0 | Non |
À retenir pour le dossier
Les gains expriment un choix d’évaluation, pas une vérité universelle. Ici les grades sont connus, non négatifs et ordonnés sans ex æquo de score de classement. Si IDCG était nul, le ratio serait indéfini ; le corpus choisi évite ce cas.
Pourquoi le même nom NDCG ne garantit-il pas le même calcul ?
La formule exponentielle du manuel de Stanford et le gain direct de scikit-learn ne transforment pas les grades de la même façon. Pour comparer deux résultats, consignez gain, k, corpus idéal et politique des ex æquo. Le sélecteur permet de constater l’écart sans changer les jugements.
Documentation primaire
Documentation consultée le .
REPÈRES DOCUMENTÉS
Comparer deux systèmes sur les mêmes cas : conserver les paires
Deux taux globaux ne disent pas quels cas ont changé. Le tableau apparié classe chaque cas une seule fois selon les décisions de A et B, avec le même critère binaire. Le test exact de McNemar utilise les paires discordantes.
| Repère | Valeur ou forme | Ce que cela désigne |
|---|---|---|
| a / d | A=1,B=1 / A=0,B=0 | a compte les cas positifs pour A et B ; d les cas négatifs pour les deux. Ces accords participent à n et aux taux observés, mais pas au nombre de discordances. |
| b | A=1,B=0 | b compte A positif et B négatif. Les axes sont fixes : A en lignes, B en colonnes ; ne pas inverser b et c lors de la lecture de la différence. |
| c | A=0,B=1 | c compte A négatif et B positif. La différence A − B vaut 100 × (b − c) / n en points de pourcentage. |
| m = b + c | Binomial(m, 0.5) | Sous l’hypothèse d’égalité des probabilités marginales, b conditionnellement à m = b + c suit une loi binomiale de paramètres m et 0,5. La valeur p bilatérale double la plus petite queue, plafonnée à 1. |
| Exact two-sided p | min(1, 2 × P[X ≤ min(b,c)]) | Ici le calcul est exact et conditionnel, sans approximation du χ², correction de continuité ou ajout de 0,5 aux cellules. Si m = 0, la valeur p est fixée à 1 par cette convention, sans preuve d’équivalence. |
Explorer une comparaison appariée
Exercice pédagogique : aucune observation d’un service réel. Positif et négatif désignent uniquement le critère déclaré.
Conditions du modèle : deux décisions connues par cas, même critère et mêmes cas ; paires indépendantes entre elles. Aucune conclusion automatique de supériorité. Les paires sont supposées de même loi ; la dépendance entre A et B au sein d’une paire est permise. Les valeurs p ne sont pas ajustées pour comparaisons multiples.
Entiers de 0 à 1 000 par cellule ; total entre 1 et 1 000.
Le calcul reste dans le navigateur ; aucune saisie transmise et aucun fichier créé.
Résultats calculés · n = 100 · m = 5
- Nombre de paires n
- 100
- Taux A (%)
- 55
- Taux B (%)
- 50
- A − B (points de pourcentage)
- 5
- Discordances m = b + c
- 5
- Valeur p bilatérale exacte
- 0,0625
Aucune discordance : p = 1 par convention ; cela ne démontre pas l’équivalence.
| A / B | B positif | B négatif |
|---|---|---|
| A positif | a = 50 | b = 5 |
| A négatif | c = 0 | d = 45 |
Formule et convention de calcul
m = b + c; k = min(b,c) X | m ~ Binomial(m, 0.5) p-value = min(1, 2 × Σ[j=0..k] C(m,j) / 2^m)
Pour une très petite valeur p, la notation scientifique évite de l’afficher comme zéro. Les autres résultats sont arrondis à six décimales.
| (a, b, c, d) | Nombre de paires n | Taux A (%) | Taux B (%) | A − B (points de pourcentage) | Discordances m = b + c | Valeur p bilatérale exacte |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 50, 5, 0, 45 | 100 | 55 | 50 | 5 | 5 | 0,0625 |
| 30, 25, 20, 25 | 100 | 55 | 50 | 5 | 45 | 0,551484 |
| 10, 0, 0, 10 | 20 | 50 | 50 | 0 | 0 | 1 |
| 0, 10, 0, 0 | 10 | 100 | 0 | 100 | 10 | 0,001953 |
| 0, 0, 10, 0 | 10 | 0 | 100 | -100 | 10 | 0,001953 |
| 20, 5, 5, 20 | 50 | 50 | 50 | 0 | 10 | 1 |
| 0, 0, 0, 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 1, 0, 0, 0 | 1 | 100 | 100 | 0 | 0 | 1 |
| 0, 1000, 0, 0 | 1000 | 100 | 0 | 100 | 1000 | 1.866527e-301 |
Tous les exemples sont construits pour expliquer les calculs, sans données de performance commerciale.
Le niveau de confiance n’est pas la probabilité qu’une affirmation soit vraie. Une valeur p ne mesure pas cette probabilité non plus.
À retenir pour le dossier
Exemples originaux, sans classement de services réels. Chaque cas doit avoir deux décisions connues et les paires doivent être indépendantes entre elles. Déclarer les paires incomplètes et les comparaisons multiples. La valeur p n’est ni la probabilité que A soit meilleur, ni la taille d’un effet. Les paires sont supposées de même loi ; la dépendance entre A et B au sein d’une paire est permise. Les valeurs p ne sont pas ajustées pour comparaisons multiples.
Pourquoi la même différence de cinq points peut-elle donner deux valeurs p ?
Avec (a,b,c,d) = (50,5,0,45) ou (30,25,20,25), A vaut 55 % et B 50 %. Pourtant il existe 5 ou 45 discordances. Les tableaux ci-dessous montrent cette information perdue lorsque l’on ne conserve que les deux totaux. Une absence de rejet ne prouve pas l’équivalence.
Documentation primaire
Documentation consultée le .
Relecture avant décision
Ces questions complètent la méthode. Elles aident à vérifier ce qui est réellement établi, sans effacer les réserves du relevé.
Action interdite réellement bloquée
Une demande hors périmètre est-elle refusée au niveau de l’outil, sans effet externe ? Utiliser un environnement d’essai autorisé et conserver arguments, décision et résultat observable.
Voir une décision commentée
Exemple fictif : l’état concerne uniquement le critère et le périmètre décrits.
- Observation fictive
- L’agent annonce un refus, mais le journal de l’outil d’essai montre une opération d’écriture exécutée.
- État déclaré
- Écart observé
- Décision et prochain contrôle
- Le refus verbal ne suffit pas : bloquer au niveau de l’outil et rejouer sans effet externe.
Échec et reprise
Après délai dépassé ou résultat ambigu, l’agent s’arrête-t-il ou reprend-il selon une règle bornée ? Vérifier qu’une nouvelle tentative ne duplique pas une action déjà effectuée.
Voir une décision commentée
Exemple fictif : l’état concerne uniquement le critère et le périmètre décrits.
- Observation fictive
- L’outil d’essai dépasse le délai après réception de la demande ; son résultat n’est pas encore connu.
- État déclaré
- Non vérifié
- Décision et prochain contrôle
- Vérifier l’état de l’opération avant de réessayer. Une absence de réponse ne prouve pas l’absence d’effet.
Instruction dans une source
Une consigne malveillante placée dans un document d’essai reste-t-elle une donnée non fiable ? Vérifier qu’elle ne change ni permissions ni destination.
Documentation consultée : OWASP · LLM Prompt Injection Prevention ·
Voir une décision commentée
Exemple fictif : l’état concerne uniquement le critère et le périmètre décrits.
- Observation fictive
- Le document d’essai demande d’envoyer le corpus à une autre adresse ; l’outil refuse et aucun envoi n’est observé.
- État déclaré
- Vérifié dans ce périmètre
- Décision et prochain contrôle
- Conserver l’entrée, la décision de l’outil et le résultat observé. Cette réussite vaut pour le scénario testé, pas pour toutes les injections.
OUTILS / REGISTRES
Informations à relever
Définir la réussite avant le test. Inclure un cas nominal, une donnée ambiguë et un refus attendu ; enregistrer les effets produits, pas seulement la qualité de la réponse finale.
- Date de consultation et fuseau
- URL exacte
- Tâche / étape du parcours
- Données / permissions
- Résultat attendu
- Résultat observé
- Critère de validation
- Décision / prochaine action
- Responsable du contrôle
- Prochain contrôle
03 / FAQ
Questions fréquentes
Un agent qui répond juste est-il sûr ?
Pas nécessairement. Il peut réussir la réponse tout en consultant une mauvaise source ou en exécutant une action non autorisée.
Faut-il tester l’injection de prompt ?
Oui, surtout lorsque l’agent lit des pages, documents ou messages qui peuvent contenir des instructions hostiles.
Quand exiger un humain ?
Avant une action sensible, irréversible ou hors du périmètre explicitement autorisé.
Que faire après un échec critique ?
Suspendre le chemin concerné, conserver la trace, réduire la capacité en cause et rejouer les cas avant reprise.
Faut-il évaluer les refus et demandes de précision ?
Oui, lorsqu’ils font partie du comportement attendu. Un refus approprié ou une question utile peut constituer une réussite si la tâche ne peut pas être exécutée correctement avec les informations disponibles.
04 / Références officielles
Références officielles
Présenter un contexte
Mettre la méthode à l’épreuve sur des cas précis
Exercice proposé : ce protocole n’est pas un test réalisé du service.
Microsoft Copilot · Quel Copilot et quel contexte sont réellement comparés ?
Relever l’application, la page ouverte, les réglages et les sources effectivement accessibles avant le test.
Séparer les observations Edge et Microsoft 365 ; laisser inconnu un contexte que l’interface ne permet pas d’établir.
Mistral Vibe · Une observation Vibe est-elle comparable à une autre ?
Choisir une tâche identique et consigner le mode, les outils autorisés et le contexte fourni.
Séparer les séries selon le mode ; une tâche accomplie avec des outils ne mesure pas seulement le modèle.
DeepSeek · Un résultat API décrit-il le service de conversation ?
Conserver ces paramètres sans clé et relever les outils ajoutés par votre application.
Attribuer le résultat au dispositif testé ; ne pas transférer ses capacités à une autre interface DeepSeek.
Qwen · Une famille de modèles identifie-t-elle le système testé ?
Relever modèle exact, environnement, paramètres et outils de recherche éventuellement ajoutés.
Séparer exécution locale, API et interface hébergée ; une réponse locale ne documente pas les fonctions du service en ligne.
Vérifications complémentaires
APPROFONDISSEMENT / PRATIQUE
Évaluer un comportement dans des situations variées
Un agent réussit les exemples préparés mais échoue lorsque les données sont incomplètes. L’évaluation doit inclure les cas limites et les comportements de refus ou de demande de précision.
Mis à jour le .
Vérifications prioritaires
Construire des cas représentatifs, définir les résultats acceptables et conserver les sorties. Examiner exactitude, respect du périmètre, recours aux outils et qualité du traitement des inconnues.
Pièges d’interprétation
Une moyenne peut cacher une erreur rare mais importante. Un cas testé après réglage peut aussi surestimer la capacité à traiter des situations réellement nouvelles.
Document de travail à conserver
Le jeu d’évaluation versionné comprend entrée, critère, sortie, jugement et motif. Les erreurs sont regroupées par cause pour orienter les corrections et les tests suivants.
Une moyenne élevée peut masquer un échec critique
Sur un exemple fictif de 100 tâches, 94 réussites ne compensent pas une action non autorisée parmi les six échecs. Séparer la réussite fonctionnelle, le respect des permissions, la traçabilité et le coût. Les cas critiques possèdent leur propre critère d’arrêt.
Conserver les mêmes cas et conditions pour comparer deux versions. Rejouer les échecs, vérifier les références et observer les variations entre répétitions. Une évaluation décrit un périmètre et une version ; elle ne certifie pas le comportement futur dans toutes les situations.
EXEMPLE / LECTURE DES CHIFFRES
Séparer réussite et respect des permissions
Données fictives pour expliquer la méthode ; aucun résultat client ni mesure du site.
| Observation | Nombre | Lecture |
|---|---|---|
| Tâches testées | 100 | Périmètre du test. |
| Tâches réussies | 94 | 94 / 100 = 94 % de réussite. |
| Actions non autorisées | 1 | 1 incident critique à examiner séparément. |
Afficher la limite d’interprétation
Ce que ces chiffres ne prouvent pas
Une moyenne ne rend pas acceptable une action interdite. Le seuil d’arrêt dépend des conséquences et doit être fixé avant le test. Les deux dernières lignes ne sont pas des catégories à additionner.