FORMATION IA
Bootcamp Évaluation & Tests des LLM
Construisez des pipelines d'évaluation rigoureux pour détecter les défaillances des LLM avant la mise en production.
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Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Ce bootcamp intensif dote les équipes d'ingénierie et d'assurance qualité de méthodes systématiques pour évaluer les sorties des grands modèles de langage. Les participants construisent des suites d'évaluation complètes couvrant les métriques automatisées, la génération de données synthétiques, les tests de régression et les architectures LLM-as-judge. Le programme allie apports conceptuels et sessions de développement en direct, chaque équipe livrant un pipeline d'évaluation fonctionnel pour son propre cas d'usage à l'issue des quatre jours.
À l'issue, vous saurez
- Concevoir et implémenter une suite d'évaluation modulaire couvrant la correction, la cohérence, la sécurité et les dimensions spécifiques au domaine pour une application LLM réelle
- Générer des datasets d'évaluation synthétiques à l'aide de techniques basées sur les prompts et assistées par modèle, et valider leur qualité face aux labels humains
- Construire un pipeline LLM-as-judge, calibrer son scoring par rapport aux annotateurs humains et documenter les biais connus
- Intégrer les tests de régression dans un pipeline CI/CD de sorte que les changements de modèle ou de prompt déclenchent des exécutions d'évaluation automatisées avec des portes de passage/échec
- Établir un protocole d'évaluation humaine incluant des directives pour les annotateurs, la mesure de l'accord inter-annotateurs et les critères d'escalade
Sujets abordés
- Conception et structuration des suites d'évaluation pour les applications LLM
- Métriques automatisées : BLEU, ROUGE, BERTScore, G-Eval et scoreurs spécifiques au domaine
- Génération de datasets d'évaluation synthétiques de haute qualité à grande échelle
- Patterns LLM-as-judge : conception, calibrage et atténuation des biais
- Protocoles d'évaluation humaine : directives d'annotation, accord inter-annotateurs et outillage
- Tests de régression et intégration CI/CD pour les mises à jour de modèles
- Benchmarking des pipelines RAG : qualité de la récupération et de la génération
- Red-teaming et génération de cas de test adversariaux
Modalité
Dispensé sous forme d'un bootcamp intensif en présentiel ou virtuel de 4 jours. Chaque jour débute par une session conceptuelle de 90 minutes suivie de 4 à 5 heures de travaux pratiques structurés utilisant vos propres codebases ou des dépôts d'amorçage fournis. Les matériaux incluent un dépôt GitHub privé avec des notebooks de laboratoire, des modèles de cadre d'évaluation (utilisant Promptfoo, DeepEval et des harnesses personnalisés) et un canal Slack pour le support asynchrone pendant et après le bootcamp. La livraison à distance utilise VS Code Live Share et des ressources de calcul en cloud partagées. Les cohortes en présentiel reçoivent des cartes de référence imprimées et l'accès à des environnements de laboratoire dotés de GPU.
Ce qui fait que ça marche
- Commencer avec un petit ensemble golden de haute qualité avec labels humains et s'étendre à partir de là plutôt que de générer des milliers d'échantillons synthétiques non testés
- Assigner la propriété claire du pipeline d'évaluation à un ingénieur ou responsable QA nommé de sorte qu'il soit maintenu aux côtés du produit
- Traiter l'évaluation comme un produit, versionner les datasets, les scoreurs et les seuils de la même façon que le code applicatif
- Exécuter les évaluations à chaque changement de prompt ou de modèle en CI, pas seulement avant les grandes sorties
Erreurs fréquentes
- Utiliser une seule métrique agrégée (par exemple, la précision globale) et manquer les régressions au niveau des dimensions en matière de sécurité ou de ton
- Traiter les scores LLM-as-judge comme une vérité établie sans les calibrer face aux annotateurs humains, ce qui entraîne une dérive de métrique silencieuse
- Construire les datasets d'évaluation une seule fois au lancement et ne jamais les rafraîchir à mesure que le produit évolue ou que les patterns adversariaux changent
- Exécuter les évaluations manuellement dans des notebooks plutôt que de les intégrer dans CI/CD, ce qui ralentit la détection de régression et la rend incohérente
Quand NE PAS suivre cette formation
Une équipe qui n'a pas encore déployé de fonctionnalité LLM pour les utilisateurs et qui est toujours en prototypage précoce, elle manque de modes de défaillance réels pour ancrer une suite d'évaluation, et bénéficierait davantage d'un atelier d'ingénierie des prompts ou de fondamentaux RAG en premier lieu.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Génération automatique de cas de test et détection de régressions UIGénérez automatiquement des cas de test à partir des spécifications et détectez les régressions d'interface pour vos équipes d'ingénierie.
- Priorisation Intelligente des Tests par MLClassez et sélectionnez automatiquement les tests selon les modifications du code pour détecter les défauts plus vite et à moindre coût.
- Détection et classification automatisée des bugsDétectez, classifiez et priorisez automatiquement les bugs pour que vos équipes corrigent ce qui compte vraiment.
- Modération de Contenu par IA Multi-ModaleDétectez automatiquement discours haineux, violences et désinformation sur texte, images et vidéos à grande échelle.
- Agent IA de Service Client OmnicanalAutomatisez les demandes clients sur le chat, l'e-mail et la voix pour les équipes support retail.
- Génération et revue de code assistées par IAAccélérez la livraison logicielle grâce à l'autocomplétion de code, la génération de boilerplate et la revue automatisée des PR.
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Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.