La dérive d'évaluation
Planifier références, revue calibrée et surveillance fondée sur les risques
Par
Tenten AI Research
ML Engineering
Publié le
Mis à jour
Temps de lecture
4 min
Résumé
La qualité d’une tâche IA peut évoluer avec entrées, utilisateurs, références, modèles, prompts et outils. Disponibilité et latence ne couvrent pas tous les changements. Définissez une référence de travail accepté puis comparez les dimensions utiles.
Le guide d’Anthropic du 9 janvier 2026 distingue évaluateurs de code, modèles et personnes, calibration et surveillance complémentaire. Ce guide propose cas représentatifs, échantillonnage par risque, alertes et responsable d’investigation. Aucun pourcentage, nombre de cas ou calendrier fixe ne certifie la fiabilité de tout système.
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