Élaborez un plan d’évaluation défendable pour les sorties linguistiques et multimodales.
Ce parcours passe des critères de qualité aux limites des benchmarks et aux preuves de confiance, puis examine une évaluation multimodale. Un classement ou un score unique ne vaut pas verdict : définissez l’usage, vérifiez l’adéquation des données et de la grille d’évaluation, puis analysez les échecs par catégorie. Les activités associent tests quantitatifs, examen qualitatif et supervision humaine proportionnée.
Choisir des critères mesurables adaptés à l’usage prévu et au coût des erreurs. Expliquer comment la contamination, la saturation et un construit mal adapté fragilisent les comparaisons. Combiner tests, examen qualitatif et supervision humaine dans une décision argumentée.
Une expérience de l’évaluation du machine learning ou d’applications génératives est recommandée. La précision, le rappel, l’échantillonnage et les comparaisons statistiques simples sont utiles.
Aux apprenants expérimentés souhaitant approfondir et appliquer des compétences avancées en IA
Aux personnes qui apprennent mieux avec des exemples, des leçons guidées et de la pratique
Aux professionnels, créateurs et développeurs indépendants recherchant une méthode reproductible
La leçon 1 est gratuite
4 leçons · Avancé · Cours complet.
Ce cours utilise du contenu sous licence CC BY attribué à son fournisseur ou à la personne qui l’a mis en ligne. La lecture des leçons est disponible uniquement après authentification et validation des contrôles de publication et de licence.