Evaluation des modèles dans Amazon Bedrock

Lorsqu’on utilise des Foundation Models (modèles de fondation) sur Amazon Bedrock, il est essentiel de vérifier la qualité et la pertinence des résultats générés. L’évaluation permet de s’assurer que le modèle répond correctement aux besoins de votre entreprise et respecte les exigences de performance, de sécurité et de conformité.

Pourquoi évaluer un modèle ?

Même les modèles très avancés peuvent parfois générer :

• des informations inexactes,

• des réponses partielles ou hors sujet,

• du contenu biaisé ou inapproprié.

L’évaluation permet donc de :

• mesurer la précision et la cohérence,

• identifier des biais ou erreurs,

• comparer différents modèles pour choisir le plus adapté,

• affiner le modèle si nécessaire.

Les méthodes d’évaluation dans Amazon Bedrock

Bedrock propose plusieurs méthodes d’évaluation, que l’on peut combiner selon les besoins. Chacune a ses avantages et ses limites.

1. Évaluation automatique (Automatic Evaluation)

Cette méthode utilise des mécanismes internes pour scorer les résultats générés. Elle est rapide et scalable.

Exemple pratique :
Imaginons que vous génériez automatiquement des résumés d’articles de blog sur des innovations technologiques. Vous pouvez fournir un ensemble de résumés de référence, soit créés par vos équipes, soit fournis par AWS. Le modèle produit ses propres résumés, et un processus automatique compare les résultats aux références pour générer un score de qualité.

Fonctionnement :

1. Sélection d’un type de tâche intégré : résumé, questions-réponses, classification ou génération ouverte.

2. Envoi d’un ensemble de prompts de référence au modèle.

3. Génération des réponses par le modèle à évaluer.

4. Comparaison automatique entre les réponses de référence et les réponses générées pour calculer un score.

Avantages : rapide et reproductible.
Limites : peut manquer de nuances dans l’appréciation du style, de la pertinence ou du contexte.

2. Modèle comme juge (Model-as-a-Judge)

Dans cette approche, un second modèle d’IA agit comme évaluateur. Il examine les réponses générées par le modèle principal et compare leur pertinence par rapport à la référence.

Exemple pratique :
Vous générez des scripts pour un assistant virtuel et vous voulez savoir si les réponses sont polies, complètes et informatives. Un modèle juge peut analyser chaque script, détecter les incohérences ou omissions, et attribuer une note ou un classement.

Avantages :

• Capacité à évaluer rapidement des aspects qualitatifs comme la fluidité, la pertinence ou la cohérence.

• Peut gérer de grandes quantités de données à la fois.

Limites :

• Le modèle juge peut partager certains biais du modèle évalué.

• Moins adapté pour détecter des nuances très spécifiques au contexte métier ou culturel.

3. Évaluation humaine (Human-Based Evaluation)

L’évaluation humaine reste indispensable pour les tâches créatives ou sensibles. Des experts ou utilisateurs finaux examinent les résultats et fournissent un retour détaillé.

Exemple pratique :
Si vous générez des slogans marketing pour un nouveau produit, vos équipes marketing ou des rédacteurs spécialisés vérifient que le ton, le style et l’impact sont conformes aux attentes.

Fonctionnement :

1. Création de prompts de référence et réponses idéales.

2. Les humains évaluent les réponses générées et attribuent des notes ou des classements : correct/incorrect, pouces levés/baissés, ou classement par qualité.

3. Les résultats peuvent être utilisés pour affiner le modèle ou adapter les prompts.

Avantages : très précis et capable de juger le style, l’intention et le contexte.
Limites : plus coûteux et moins rapide que l’automatisation.

Quelques bonnes pratiques pour l’évaluation

1. Combiner plusieurs méthodes pour obtenir un panorama complet de la performance du modèle.

2. Définir des critères clairs : exactitude, pertinence, style, sécurité et conformité.

3. Évaluer régulièrement surtout après des ajustements ou l’ajout de nouvelles données.

4. Créer des ensembles de données de référence spécifiques à votre entreprise pour des critères métiers particuliers.

5. Boucler l’évaluation avec l’entraînement du modèle afin d’améliorer continuellement les résultats.

Conclusion

L’évaluation des Foundation Models est une étape cruciale pour garantir précision, pertinence et sécurité. Sur Amazon Bedrock, vous pouvez choisir entre :

• une évaluation automatique, rapide et scalable,

• un modèle comme juge, capable d’évaluer des aspects qualitatifs complexes,

• une évaluation humaine, indispensable pour les critères créatifs ou métiers.

L’objectif est de choisir le modèle le plus adapté à vos besoins et de l’améliorer grâce à des cycles d’évaluation réguliers, tout en maîtrisant la qualité et les coûts.

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Ce billet de blog fait partie du cours AWS AI Practitioner en français disponible sur Udemy et sur la plateforme LeCloudFacile.com.