Baseline
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Une évaluation des LLM que toute votre équipe peut vraiment mener

L'évaluation des LLM permet de savoir si votre IA est assez bonne pour la présenter à vos clients, avant qu'ils ne vous disent le contraire. Baseline la rend mesurable et reproductible. Vous définissez une fois ce qu'est un bon résultat, vous notez chaque sortie selon cette définition, et vous laissez le système repérer les régressions et améliorer tout seul les prompts les plus faibles.

Ce que c’est, et pourquoi c’est important

Les grands modèles de langage ne sont pas déterministes. Le même prompt peut renvoyer une excellente réponse aujourd'hui et une réponse confuse demain. Sans évaluation, vous lancez au jugé : quelqu'un regarde quelques sorties, les déclare « assez bonnes », et la qualité dérive dès qu'un prompt, un modèle ou un fournisseur change en dessous.

L'évaluation des LLM remplace le coup d'œil par une mesure. Vous décidez à quoi ressemble une bonne sortie, vous en faites des critères et vous notez les sorties selon ces critères de façon cohérente. « Notre IA fonctionne-t-elle ? » cesse d'être une opinion et devient un nombre que vous pouvez suivre dans le temps et d'une version à l'autre.

Bien menée, l'évaluation n'est pas un audit ponctuel. Elle s'exécute en continu, signale les régressions avant que les clients ne les rencontrent et alimente directement l'amélioration du produit. C'est exactement cette boucle qui est au cœur de Baseline.

Voyez-le dans Baseline, étape par étape

  1. Définissez à quoi ressemble la qualité

    Créez une rubrique : décrivez le scénario, le résultat attendu et les critères qui comptent. L'éditeur guide la structure, et le langage clair suffit.

    L'éditeur de rubrique Baseline avec une description de scénario, un résultat attendu et un mode d'évaluation renseignés pour une rubrique de réponse au support.

  2. Lancez une évaluation sur des sorties réelles

    Démarrez une exécution d'évaluation depuis la rubrique : apportez un lot d'entrées et les réponses de votre IA, et Baseline note chaque ligne selon les critères. Chaque exécution rejoint l'historique de la rubrique avec son score global.

    L'historique des exécutions d'évaluation d'une rubrique dans Baseline, cinq exécutions terminées avec des scores passant de 56 % à 82 %.

  3. Lisez le score, puis les raisons

    Ouvrez une exécution pour voir le détail par ligne et par critère. Chaque score s'accompagne du raisonnement écrit du juge, si bien qu'une ligne faible vous dit exactement quoi corriger.

    Le détail d'une exécution d'évaluation dans Baseline montrant un score global de 82 % et le raisonnement par critère pour l'exactitude, la complétude et le ton.

  4. Suivez la tendance, repérez la dérive

    Le tableau de bord suit le score de chaque rubrique dans le temps, et une planification maintient les exécutions à la cadence choisie. Une régression apparaît comme un creux sur la courbe le jour même.

    Le tableau de bord Baseline avec une courbe de score dans le temps qui monte de 56 % à 82 % et un panneau de focus par critère.

Comment Baseline procède

Rubriques

Une définition partagée de la qualité, écrite une fois en langage clair et utilisée par chaque exécution, planification et optimisation qui suivent.

Exécutions d'évaluation

Un lot de sorties devient un score unique que toute l'équipe peut lire, avec derrière lui le détail par critère.

Planifications

Des exécutions récurrentes sur votre système en production gardent la mesure à jour pendant que chacun reste concentré sur le produit.

Exécutions d'optimisation

Quand le score baisse, la même rubrique pilote une recherche automatique de meilleurs prompts et prouve le rétablissement.

Ce que vous obtenez

  • Remplacez le « ça me paraît bien » par un score de qualité auquel toute votre équipe se fie.
  • Repérez les régressions le jour où un modèle, un prompt ou un fournisseur change.
  • Donnez aux collègues non techniques une lecture directe de la qualité de l'IA.
  • Faites de chaque évaluation le point de départ de la prochaine amélioration.

Questions fréquentes

Faut-il une équipe de data science pour évaluer un LLM ?
Non. Baseline est conçu pour qu'un chef de produit ou un expert métier rédige une rubrique dans le navigateur et lise les résultats. L'évaluation est une activité d'équipe, pas une affaire de spécialistes.
En quoi est-ce différent de tester des prompts à la main ?
Tester à la main vérifie quelques sorties une fois puis les oublie. L'évaluation note chaque sortie selon une définition fixe de la qualité, s'exécute de façon planifiée et suit la tendance, si bien que vous repérez la dérive au lieu de la redécouvrir.
Puis-je commencer gratuitement ?
Oui. Baseline propose une offre gratuite sans carte bancaire. Créez une rubrique et lancez votre première évaluation dans le navigateur.