Évaluation et Validation des Modèles IA

Concevoir des cadres complets de métriques d'évaluation IA alignant performance technique, sécurité, équité et objectifs commerciaux. Élaborer des fiches de notation multi-dimensionnelles pour la gouvernance IA en production.

Auditer les modèles d'IA et les ensembles de données pour détecter l'équité, les biais démographiques et les schémas de sortie discriminatoires. Concevoir des cadres de détection des biais, des métriques de disparité et des stratégies d'évaluation des mesures d'atténuation.

Concevoir des études d'évaluation humaine rigoureuses pour les systèmes d'IA. Élaborer des tâches d'annotation, des directives pour les évaluateurs, des protocoles de contrôle qualité et des cadres de mesure de l'accord inter-annotateurs pour l'évaluation des modèles.

Concevoir des protocoles structurés de red team pour tester la sécurité, l'alignement et la résistance aux mauvais usages des modèles d'IA. Élaborer des cadres systématiques de sondage adversarial pour les LLM et les systèmes d'IA déployés.

Évaluer la calibration des modèles d'IA, l'estimation de la confiance et la quantification de l'incertitude. Concevoir des diagrammes de fiabilité, des analyses ECE et des cadres d'évaluation de l'incertitude pour les systèmes ML en production.

Concevoir des cadres d'évaluation pour détecter les hallucinations des LLM et mesurer l'ancrage factuel dans les systèmes RAG et d'IA générative. Réduire le risque de fabrication dans les déploiements d'IA en production.

Évaluer la qualité des sorties des modèles NLP en termes de fluidité, cohérence, factualité, pertinence et respect des tâches. Concevoir des protocoles d'évaluation humaine et automatisée pour les systèmes de génération de texte.

Concevoir des suites de tests adversariaux et des évaluations de robustesse pour les modèles d'IA. Identifier les modes de défaillance, les vulnérabilités aux changements de distribution et les sensibilités aux perturbations d'entrée avant le déploiement.

Concevoir des benchmarks rigoureux et spécifiques aux tâches pour évaluer les grands modèles de langage. Construire des suites d'évaluation qui mesurent le raisonnement, la factualité, le suivi d'instructions et la capacité par domaine.

Rédigez des fiches techniques complètes de modèles ML, des fiches de données et des documents d'évaluation technique. Communiquez clairement et de manière responsable les capacités, les limites, les résultats d'évaluation et les utilisations prévues des modèles.