Évaluation

Votre mouvement d’apprentissage

S’orienterClarifier un terme, une source, une personne ou un événement.

Pourquoi cette page existe

Les pages de référence soutiennent l’apprentissage sans vous obliger à abandonner votre question ou parcours.

Ce que vous en retirerez

L’évaluation est la mesure et l’enquête structurées sur la performance d’un modèle ou système face à des questions, critères et contextes définis.

Avant de commencer

Utilisez ces pages seules ou revenez à l’objet qui vous y a conduit.

Faites ceci maintenant

Trouvez le fait ou la relation nécessaire, puis revenez à votre objectif.

À faire maintenantClarifier ce conceptLe plan indique le résultat, le temps, les prérequis, l’action immédiate et la suite préparée.Autre parcours valableExaminer les SourcesVoir la provenance, la revue et les limites des preuves.

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Évaluation

L’évaluation est la mesure et l’enquête structurées sur la performance d’un modèle ou système face à des questions, critères et contextes définis.

Plan pour cette page

Comprendre un concept dans un langage simple et le relier à des idées voisines.

Vous repartirez avec: Elle combine métriques, revue humaine, scénarios, analyse par groupe, tests adverses, observation de terrain et suivi. Une bonne évaluation précise objet, données, conditions et inconnues.
Temps: 3–8 min
Avant de commencer: Aucun prérequis. Gardez un exemple réel en tête.
Faites ceci maintenant: Lisez l’explication, puis comparez l’exemple à l’idée reçue.

Étape suivante préparéeApprendre à évaluer erreurs et preuves

ÉvaluationL’évaluation est la mesure et l’enquête structurées sur la performance d’un modèle ou système face à des questions, critères et contextes définis.

Modèle
Généralisation
Benchmark
Vérification

Explication

Elle combine métriques, revue humaine, scénarios, analyse par groupe, tests adverses, observation de terrain et suivi. Une bonne évaluation précise objet, données, conditions et inconnues.

Exemple

Avant un assistant de support, une équipe mesure exactitude, affirmations non soutenues, refus erronés, latence, confidentialité et escalade sur des cas réalistes.

Pourquoi cela compte

Une démonstration ou moyenne cache parfois des échecs importants. L’évaluation relie une affirmation de capacité à des preuves et aux conséquences de l’usage visé.

Idée reçue

Idée reçue : un seul taux d’exactitude décrit entièrement le système. Correction : qualité pertinente inclut types d’erreur, contextes, groupes, incertitude, sûreté, exploitation et résultats humains.

Concepts liés

Suivez les relations, pas seulement l’alphabet

ModèleUn modèle est une représentation apprise ou conçue qui associe des entrées à des résultats pour une tâche ou famille de tâches définie.GénéralisationLa généralisation est la capacité d’un modèle à rester utile sur des exemples ou conditions pertinents non vus pendant l’entraînement.BenchmarkUn benchmark est une tâche, un jeu de données, une procédure et une métrique standardisés pour comparer des modèles ou systèmes.VérificationLa vérification consiste à contrôler si une affirmation, sortie, action, identité ou résultat est suffisamment soutenu pour l’usage prévu.

Apprendre à évaluer erreurs et preuves

Sources et périmètre

Ce qui soutient cet objet

Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0)U.S. National Institute of Standards and Technology

Encadre la mesure et la gestion de la validité, de la fiabilité et du risque en contexte ; il ne prescrit pas une métrique pour chaque système.

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