Organiser la mise en œuvre
Comparer l’IA à une solution de référence, définir les erreurs inacceptables et maintenir une décision humaine identifiable pour les conséquences importantes.
Éviter de réutiliser uniquement les exemples qui ont servi à régler le système. Conserver des essais indépendants et représentatifs.
Couvrir cas ordinaires, cas limites, populations concernées, données nouvelles, dérive et intervention humaine.
Le métier définit la qualité utile, les spécialistes conduisent les mesures, et une autorité indépendante du développement accepte les risques sensibles.
Un protocole d’évaluation, un jeu d’essai versionné et une décision documentée.
Application à votre contexte
Les trois actions proposées ci-dessous constituent un point de départ. Validez les résultats avec leurs utilisateurs et ajustez le niveau de détail avant d'étendre la démarche.
Décrivez la tâche autorisée, les données accessibles et ce que le système ne doit jamais faire seul. Constituez un jeu d'évaluation représentatif et séparez les essais des données utilisées pour améliorer la solution. Prévoyez le refus, l'incertitude et l'escalade humaine.
Trois actions de départ
- Construire un jeu d’essai représentatif
- Définir des critères mesurables et seuils justifiés
- Analyser les erreurs avant la décision de déploiement