Prestation · Quality Engineering IA

Une IA qu'on mesure vraiment, et qui refuse d'inventer.

L'IA générative ne crée de la valeur que si elle est fiable. Je mets en place le banc d'évaluation, les métriques (fidélité, hallucination, rappel) et la boucle mesure→décision : un système qui répond juste ou se tait, jamais qui invente.

Évaluation et fiabilisation d'un système LLM
Illustration : mesure de la fidélité, du rappel et zéro hallucination
Ce que je livre

La rigueur du test, appliquée à l'IA

  • Banc golden : jeu de questions de référence, évaluation reproductible.
  • Métriques suivies : fidélité, précision et rappel, precision@k / recall@k, taux d'hallucination.
  • Ancrage strict : un RAG qui ne répond jamais sans source (anti-hallucination).
  • Boucle mesure→décision : quality gates, seuils bloquants, suivi dans le temps.
  • Observabilité : Langfuse, Phoenix, Evidently pour superviser en continu.
Ma démarche

Mesurer vraiment, refuser plutôt qu'inventer

Mesurer vraiment

Des métriques rigoureuses (RAGAS), pas des impressions de démo.

Refuser plutôt qu'inventer

Sourcé ou silence : l'argument massue en secteur régulé.

Fort effet de levier

Mission courte, impact majeur sur la confiance dans votre IA.

Une IA en qui vous ne pouvez pas encore avoir confiance ?

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