Honnêtement, la plupart des développeurs d'IA sont encore coincés dans le siècle dernier. Ça me sidère de voir combien de personnes sont conscientes de l'Analyse des Erreurs. C'est *littéralement* la manière la plus rapide et la plus efficace d'évaluer les applications d'IA, et la plupart des équipes sont encore en train de poursuivre des fantômes. S'il vous plaît, arrêtez de suivre des métriques génériques et suivez ces étapes : 1. Collectez des échantillons d'échec Commencez à examiner les réponses générées par votre application. Prenez des notes sur chaque réponse, en particulier celles qui étaient des erreurs. Vous n'avez pas besoin de formater vos notes d'une manière spécifique. Concentrez-vous sur la description de ce qui a mal tourné avec la réponse. 2. Catégorisez vos notes Après avoir examiné un bon ensemble de réponses, prenez un LLM et demandez-lui de trouver des motifs communs dans vos notes. Demandez-lui de classer chaque note en fonction de ces motifs. Vous obtiendrez des catégories couvrant chaque type d'erreur que votre application a commise. 3. Diagnostiquez les erreurs les plus fréquentes Commencez par vous concentrer sur le type d'erreur le plus courant. Vous ne voulez pas perdre de temps à travailler sur des erreurs rares. Plongez dans les conversations, les entrées et les journaux menant à ces échantillons incorrects. Essayez de comprendre ce qui pourrait causer les problèmes. 4. Concevez des corrections ciblées À ce stade, vous voulez déterminer comment éliminer les erreurs que vous avez diagnostiquées à l'étape précédente aussi rapidement et aussi économiquement que possible. Par exemple, vous pourriez ajuster vos invites, ajouter des règles de validation supplémentaires, trouver plus de données d'entraînement ou modifier le modèle. 5. Automatisez le processus d'évaluation Vous devez mettre en œuvre un processus simple pour relancer un ensemble d'évaluation à travers votre application et évaluer si vos corrections ont été efficaces. Ma recommandation est d'utiliser un LLM-en-tant-que-Juge pour faire passer des échantillons à travers l'application, les noter avec une étiquette PASS/FAIL, et calculer les résultats. 6. Gardez un œil sur vos métriques Chaque catégorie que vous avez identifiée lors de l'analyse des erreurs est une métrique que vous souhaitez suivre dans le temps. Vous n'irez nulle part en vous obsédant sur "la pertinence", "la justesse", "l'exhaustivité", "la cohérence", et toute autre métrique standard. Oubliez cela et concentrez-vous sur les véritables problèmes que vous avez trouvés.