MUSYG · AI ADOPTION

Modèles

Plan d’évaluation

Décision visée

  • Gate concerné :
  • Système / version / configuration :
  • Cas d’usage :
  • Mode(s) de tâche IA :
  • Mode de travail : copilote / automatisation bornée / automatisation forte
  • Architecture : un modèle ou assistant / processus outillé / un agent métier / équipe d’agents orchestrée
  • Limite d’action exacte : A0 / A1 / A2 / A3 / A4
  • Profil interaction / connaissance / déploiement :
  • Juridictions et déclencheurs juridiques :
  • Décideur :
  • Date limite :

Jeu de tests

  • Provenance et autorisation :
  • Taille développement / décision :
  • Segments critiques :
  • Cas difficiles, adversariaux et d’abstention :
  • Risque de contamination :

Métriques préenregistrées

Métrique Baseline Seuil d’acceptation Seuil d’arrêt Segments Évaluateur
Résultat métier
Exactitude
Erreur grave
Correction humaine
Latence
Coût par résultat

Profil propre au mode

Compléter chaque ligne correspondant à un mode présent. Utiliser non applicable uniquement avec une justification écrite.

Mode Mesures et tests requis Seuil / règle d’arrêt
Génération qualité acceptée, fidélité factuelle ou aux sources, contenus interdits, limites de reproductibilité
Recherche augmentée couverture, droits d’accès, ancrage, citations, fraîcheur du corpus, empoisonnement
Extraction / classification matrice de confusion, classes critiques, abstention, prévalence, segments, dérive
Prédiction / recommandation calibration, utilité du seuil, coûts des faux positifs et négatifs, segments, boucles de rétroaction
Conversation information IA, réussite de la tâche, transfert humain, cohérence, conservation et suppression, abus
Multimodal consentement et droits, grille par média, provenance et marquage, robustesse aux transformations, accessibilité
Action agentique plan et outils, autorisation, relecture de l’effet, idempotence, rollback, arrêt, entrées hostiles dans mémoire ou outils

Méthodes

  • Tests déterministes :
  • Jugement humain et grille :
  • Évaluateur modèle et calibration :
  • Tests d’outils, permissions et effets :
  • Contrôles Suisse sur transparence, décision automatisée et AIPD :
  • Contrôles UE sur article 50, rôle, pratiques interdites et haut risque :
  • Traitement des incidents techniques :

Décision

  • Résultat par segment :
  • Écarts et incertitudes :
  • Accepté / accepté sous conditions / rejeté :
  • Reproductibilité et artefacts :

Régularité et suivi après modification

  • Cas de démonstration ou observations réelles :
  • Cas distincts / essais par cas / budget maximal :
  • Réussites par essai / cas réussis à tous les essais :
  • Échecs et reprises inclus dans le temps et le coût :
  • Échantillon noté par un humain et par l’évaluateur automatique / désaccords :
  • Jeu de référence à rejouer après changement de modèle, consigne, outil ou données :
  • Responsable / fréquence du suivi / seuil d’alerte / action et repli :

Une réussite sur cinq essais n’est pas cinq réussites sur cinq. Voir les trois questions de validation.

Pour imprimer ou enregistrer en PDF : Ctrl+P (⌘P sur Mac).

Source et historique · GitHub