Un guide pratique de l'évaluation OpenAI pour les applications LLM

Alors, vous envisagez d'utiliser un LLM pour vous aider à gérer votre entreprise. C'est une excellente initiative. Mais il y a toujours cette question lancinante : comment s'assurer qu'il est réellement fiable et pas seulement une bombe à retardement de réponses étranges ? On ne peut pas simplement activer un grand modèle de langage (LLM) et croiser les doigts.

Si vous ne le testez pas correctement, votre IA pourrait commencer à donner de fausses informations, à adopter un ton bizarre totalement hors de propos pour votre marque, ou simplement à ne pas suivre des instructions simples. Tout cela se traduit par une terrible expérience client. C'est pourquoi disposer d'une méthode solide pour tester votre IA n'est pas juste un plus ; c'est essentiel.

Pour résoudre ce problème, OpenAI a créé un framework appelé OpenAI Evaluation. Ce guide vous expliquera ce que c'est, comment les techniciens l'utilisent, et pourquoi ce n'est probablement pas le bon outil pour la plupart des équipes commerciales. Nous verrons également comment des plateformes comme eesel AI vous offrent un chemin beaucoup plus simple pour déployer une IA en laquelle vous pouvez vraiment avoir confiance.

Qu'est-ce qu'OpenAI Evaluation ?

En termes simples, OpenAI Evaluation (ou « Evals », comme on l'appelle souvent) est une boîte à outils pour les développeurs afin de créer et d'exécuter des tests sur les modèles de langage. C'est leur façon de vérifier si les prompts qu'ils écrivent ou les modèles qu'ils ajustent font réellement ce qu'ils sont censés faire. Voyez cela comme un contrôle qualité pour votre IA, qui garantit que lorsque vous mettez quelque chose à jour, vous ne cassez pas accidentellement cinq autres choses.

Il existe deux types principaux de ces tests :

• Vérifications basées sur le code : C'est pour les cas où tout est noir ou blanc. Un développeur peut écrire un test pour voir si la sortie du modèle inclut un mot spécifique, est formatée d'une certaine manière (comme en JSON), ou si elle classe correctement quelque chose dans une catégorie. C'est parfait quand il y a une réponse clairement bonne ou mauvaise.

• Vérifications évaluées par l'IA : C'est là que les choses deviennent un peu plus intéressantes. Vous pouvez utiliser une IA très puissante (comme GPT-4o) pour juger le travail d'une autre IA. Par exemple, vous pourriez lui demander d'évaluer à quel point une réponse de support client est « amicale » ou « utile ». C'est un peu comme avoir un superviseur IA qui examine les devoirs d'une autre IA.

L'objectif de l'utilisation d'OpenAI Evals est d'obtenir des chiffres concrets sur les performances de votre IA. Cela aide les équipes à voir si elles progressent et, plus important encore, à détecter les erreurs avant qu'elles n'affectent vos clients. C'est une pratique cruciale pour quiconque construit des outils d'IA sérieux, mais c'est aussi profondément technique.

Comment fonctionne une évaluation OpenAI standard

Mettre en place et faire fonctionner une évaluation OpenAI standard est un travail de développeur. Pour vous donner une idée concrète, examinons un exemple courant tiré de la propre documentation d'OpenAI : la classification des tickets de support informatique.

Étape 1 : Préparez vos données de test

D'abord, vous avez besoin de ce qu'on appelle un ensemble de données de « vérité terrain ». C'est juste un terme sophistiqué pour un corrigé. C'est un fichier rempli d'exemples de questions associées aux réponses parfaites. Le hic ? Ce fichier doit être dans un format très spécifique appelé « JSONL » (JSON Lines).

Pour notre exemple de tri de tickets, quelques lignes de ce fichier pourraient ressembler à ceci :

{ "item": { "ticket_text": "My monitor won't turn on!", "correct_label": "Hardware" } }  

{ "item": { "ticket_text": "I'm in vim and I can't quit!", "correct_label": "Software" } }  

Maintenant, la création de ce fichier n'est pas une mince affaire. Quelqu'un doit le créer manuellement, le nettoyer et s'assurer qu'il est parfaitement formaté. Pour une tâche simple, ça peut aller. Mais si vous traitez des problèmes clients complexes, constituer un bon ensemble de données peut être un projet colossal en soi.

Étape 2 : Configurez les règles de test

Ensuite, un développeur doit créer un fichier de configuration qui indique à l'outil d'évaluation comment tester le modèle. Ce fichier définit le prompt envoyé à l'IA et l'« évaluateur » qui vérifiera la réponse de l'IA par rapport à votre corrigé.

Pour notre exemple de ticket, le test pourrait utiliser un évaluateur simple qui vérifie simplement si la sortie de l'IA correspond exactement au « correct_label » dans l'ensemble de données. Cette étape implique de savoir naviguer entre des codes spéciaux et des placeholders pour extraire les données du fichier de test dans le test lui-même.

Étape 3 : Exécutez l'évaluation et analysez les résultats

Enfin, le développeur lance l'évaluation depuis sa ligne de commande. Le système parcourt alors chaque élément de votre ensemble de données, envoie le prompt au modèle, reçoit une réponse et la note.

Le résultat est généralement un fichier journal, un mur de texte rempli de données et de métriques comme le nombre de tests « réussis », « échoués » et la « précision » globale. Ces chiffres vous disent ce qui s'est passé, mais ils ne vous donnent pas beaucoup d'indices sur le pourquoi quelque chose a échoué sans une analyse approfondie. C'est un système puissant, mais il n'est certainement pas conçu pour l'utilisateur moyen.

Raisons courantes d'utiliser OpenAI Evaluation

Même si la configuration est un peu fastidieuse, les raisons qui la motivent sont très pratiques. Des tests appropriés sont ce qui transforme une démo d'IA amusante en un outil fiable pour votre entreprise.

• Garder les faits exacts : C'est un point crucial. Vous devez vous assurer que votre IA donne des informations correctes basées sur votre base de connaissances, que ce soit sur les détails d'un produit ou votre politique de retour. Une évaluation peut vérifier si les réponses de l'IA correspondent réellement à vos documents officiels.

• Suivre les instructions : De nombreux workflows d'IA nécessitent que la sortie soit structurée d'une manière spécifique. Les Evals peuvent confirmer que votre IA peut faire des choses comme générer un JSON propre pour un autre système ou étiqueter un ticket de support avec la bonne catégorie de votre liste.

• Adopter le bon ton : Une réponse de support peut être 100 % correcte mais sembler robotique et froide. Les évaluations notées par l'IA peuvent vous aider à vérifier si le ton de l'IA correspond à la voix de votre marque. Vous pouvez demander à l'évaluateur : « Cette réponse semble-t-elle empathique et professionnelle ? » pour maintenir une expérience client cohérente.

• Rester sûr et équitable : À plus grande échelle, les développeurs utilisent ces mêmes méthodes pour tester les problèmes de sécurité. Les Evals aident à s'assurer que les modèles ne génèrent pas de contenu nuisible, partial ou inapproprié, ce qui est évidemment essentiel pour tout outil d'IA responsable.

Les limites d'OpenAI Evaluation pour les entreprises

OpenAI Evaluation est un outil fantastique pour les développeurs qui construisent avec l'IA. Mais pour les équipes commerciales qui doivent gérer cette IA au quotidien, il présente des inconvénients assez importants.

Pourquoi OpenAI Evaluation est pour les développeurs, pas pour votre équipe de support

L'ensemble du processus, de la création de fichiers « JSONL » à la lecture des données de journaux, est compliqué et nécessite des compétences en codage. Vous avez besoin d'ingénieurs pour le mettre en place et le maintenir. C'est un obstacle énorme pour les responsables du support ou les chefs de projet informatique qui sont réellement en charge des performances de l'IA. Ils ont besoin de savoir si l'IA fait son travail, mais on ne peut pas s'attendre à ce qu'ils apprennent à coder juste pour le découvrir.

Ce dont les équipes de support ont réellement besoin : Au lieu d'un outil qui vit dans la ligne de commande, les équipes commerciales ont besoin de quelque chose conçu pour elles. Par exemple, eesel AI dispose d'un mode de simulation qui vous permet de tester votre IA sur des milliers de vos vrais tickets de support historiques en quelques clics. Sans code, sans tracas. Vous obtenez des rapports simples et visuels vous montrant ce que vous pouvez espérer automatiser et vous pouvez voir exactement comment l'IA aurait répondu.

Une capture d'écran du mode de simulation d'eesel AI, une alternative conviviale au processus technique d'OpenAI Evaluation, montrant comment les entreprises peuvent tester leur IA sur de vrais tickets sans code.

Pourquoi la création manuelle de données de test est une impasse

Construire et mettre à jour un bon ensemble de données de test est une corvée sans fin. Les problèmes de vos clients évoluent constamment à mesure que vous lancez de nouveaux produits ou modifiez vos politiques. Un fichier de test statique que vous avez créé en janvier sera désespérément obsolète en mars, ce qui rend vos tests assez inutiles.

Une meilleure approche : Votre IA devrait apprendre de la réalité, pas d'un fichier créé il y a des mois. eesel AI se connecte directement à votre centre d'assistance (comme Zendesk ou Freshdesk) et à vos sources de connaissances. Il s'entraîne et se teste sur vos vrais tickets passés et articles du centre d'aide dès le début. Votre ensemble de données de test est constitué de vos données réelles et vivantes, de sorte que vos tests sont toujours pertinents sans aucun travail supplémentaire.

Une capture d'écran de la plateforme eesel AI se connectant aux données d'entreprise en direct, ce qui constitue une meilleure approche que les ensembles de données statiques requis pour OpenAI Evaluation.

Pourquoi tester uniquement le texte ne donne pas une vue d'ensemble

Une évaluation OpenAI standard est excellente pour vérifier si une réponse textuelle est correcte. Mais dans une situation de support réelle, les mots ne sont qu'une pièce du puzzle. Un excellent agent IA ne se contente pas de répondre à une question ; il fait quelque chose. L'évaluation standard ne peut pas vous dire si l'IA a réussi des actions comme étiqueter un ticket comme urgent, le transmettre à une personne, ou rechercher le statut d'une commande dans Shopify.

Testez l'ensemble du workflow : Vous devez tester l'ensemble du processus, pas seulement les mots. Avec le moteur de workflow personnalisable d'eesel AI, vous pouvez construire et tester ces actions directement dans la simulation. Vous pouvez voir non seulement ce que l'IA aurait dit, mais aussi ce qu'elle aurait fait. Cela vous donne une image complète de ses performances afin que vous puissiez automatiser des processus entiers en toute confiance, et pas seulement des extraits de texte.

Un diagramme de workflow montrant comment eesel AI teste l'ensemble du processus de support, une limitation clé de l'évaluation purement textuelle d'OpenAI Evaluation.

Comprendre la tarification de l'API pour OpenAI Evaluation

Bien que le framework OpenAI Evals soit open-source, l'exécution des tests vous coûtera de l'argent. Chaque test que vous exécutez utilise des jetons API, et cela s'additionne sur votre facture. Vous payez pour chaque prompt que vous envoyez au modèle que vous testez et pour chaque réponse qu'il génère. C'est particulièrement vrai lorsque vous utilisez des évaluations notées par l'IA, car vous payez pour qu'un second modèle, plus puissant, fasse la notation.

Voici un aperçu rapide des coûts à l'utilisation pour certains des modèles d'OpenAI :

Modèle	Entrée (par million de jetons)	Sortie (par million de jetons)
"gpt-4o-mini"	0,15 $	0,60 $
"gpt-4o"	5,00 $	15,00 $
"gpt-5-mini"	0,25 $	2,00 $
"gpt-5"	1,25 $	10,00 $

Les prix peuvent changer, il est donc toujours bon de consulter la page de tarification officielle d'OpenAI pour les derniers détails.

Une méthode plus prévisible : Cette tarification basée sur les jetons peut entraîner des surprises désagréables sur votre facture mensuelle, surtout si vous effectuez de nombreux tests. En revanche, eesel AI propose une tarification prévisible. Les forfaits sont basés sur un nombre défini d'interactions IA par mois, et tous les tests que vous effectuez en mode simulation sont inclus. Cela simplifie grandement la budgétisation de vos outils d'IA, sans coûts cachés pour vous assurer que votre IA est prête à l'emploi.

Une capture d'écran de la page de tarification d'eesel AI, montrant un modèle de tarification prévisible qui contraste avec les coûts d'API variables d'OpenAI Evaluation.

Dépassez OpenAI Evaluation et commencez à automatiser

OpenAI Evaluation est un outil majeur pour les développeurs qui créent avec des LLM. Il prouve que des tests sérieux et méthodiques ne sont pas juste une étape supplémentaire, mais sont au cœur de la construction responsable de l'IA. Cependant, parce qu'il est si technique et axé sur les développeurs, il n'est tout simplement pas pratique pour la plupart des équipes commerciales qui doivent gérer l'IA pour des tâches comme le support client ou les services d'assistance internes.

L'avenir de l'IA dans les entreprises ne se résume pas à la puissance brute ; il s'agit de rendre cette puissance sûre, fiable et facile à gérer pour tout le monde. Cela signifie que vous avez besoin d'outils de test intégrés à votre plateforme, faciles à utiliser et conçus pour les personnes qui les utiliseront tous les jours.

Au lieu de passer des mois à essayer de construire un système de test complexe et lourd en code, vous pouvez obtenir tous les avantages en quelques minutes seulement. Inscrivez-vous sur eesel AI et lancez une simulation gratuite sur vos propres données. Vous verrez exactement ce que vous pouvez automatiser et pourrez lancer vos agents IA en toute confiance.