MONSAGERI

QUALITÉ & INGÉNIERIE IA

Mesurez la qualité réelle de votre système d’IA, puis améliorez ce qui échoue

MONSAGERI évalue votre système dans son contexte d’usage pour mesurer où il réussit, identifier où il échoue et déterminer sur quoi une amélioration serait réellement utile.

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Un ingénieur sur son ordinateur portable, entouré de résultats de tests et de critères de qualité IA.

VOTRE SITUATION

Quand une intervention Qualité & ingénierie IA devient pertinente

Le système convainc, mais sa qualité n’est pas réellement établie

Une démonstration ou quelques bons résultats ne suffisent pas à savoir si le système réussit les tâches qui comptent dans son usage réel.

Vous observez des erreurs sans pouvoir les mesurer clairement

Des réponses faibles, des échecs ou des comportements irréguliers apparaissent, mais leur fréquence, leur importance ou leur impact restent difficiles à établir.

L’origine des problèmes reste incertaine

Le résultat peut dépendre du modèle, du RAG, des prompts, des outils ou de l’orchestration, sans que vous sachiez encore précisément où agir.

Vous modifiez le système sans savoir si le résultat s’améliore

Un changement peut améliorer certains cas et en dégrader d’autres. Vous avez besoin de comparer les résultats de manière objective.

NOS INTERVENTIONS

Deux interventions pour mesurer, puis améliorer lorsque nécessaire

AI Quality Assessment & Evaluation

Définir ce qui compte, mesurer et établir un point de référence.

MONSAGERI commence par définir les critères de réussite et les cas à évaluer, puis mesure le comportement du système dans les situations pertinentes. L’objectif est d’identifier les défaillances et d’établir une baseline exploitable pour comprendre son état actuel.

L’évaluation porte sur le système complet lorsque nécessaire, pas uniquement sur le modèle.

Une suite d’évaluation réutilisable peut être incluse lorsque le périmètre le prévoit. Elle n’est pas systématique.

Écran d’évaluation d’un système d’IA présentant les cas de test, le taux de réussite et les résultats par catégorie.

AI Quality Engineering

Améliorer des problèmes mesurés, puis ré-évaluer.

L’Engineering part de défaillances ou de métriques identifiées. MONSAGERI intervient sur les composants qui expliquent le problème, par exemple les prompts, le RAG, le routage de modèles, les outils ou l’orchestration.

Lorsque MONSAGERI réalise un travail d’AI Quality Engineering, le système est ensuite ré-évalué pour mesurer l’effet des améliorations.

Ordinateur portable montrant un problème mesuré, les modifications apportées puis la réévaluation avant/après.

DÉROULEMENT

Un parcours adapté à ce qu’il faut mesurer ou améliorer

L’intervention commence par ce qu’il faut réellement mesurer et se poursuit selon ce que l’évaluation met en évidence.

  1. 01

    Définir ce qui compte

    Clarifier les critères de réussite, les cas à évaluer et les erreurs qui doivent être détectées.

  2. 02

    Évaluer et établir une baseline

    Mesurer le système sur ces cas pour identifier les défaillances et disposer d’un point de comparaison.

  3. 03

    Améliorer et ré-évaluer si nécessaire

    Lorsque des problèmes mesurés doivent être corrigés, intervenir sur les composants concernés puis mesurer de nouveau le résultat.

Une mission peut s’arrêter après l’évaluation si l’objectif est de comprendre la qualité du système et d’établir un point de référence.

RÉSULTATS

Des éléments concrets pour comprendre, comparer et décider

Les résultats dépendent de l’intervention réalisée et du périmètre convenu. Selon le besoin, votre organisation peut disposer de :

  • Critères de qualité définis

    Une définition claire de ce que signifie réussir pour le cas d’usage évalué.

  • Cas d’évaluation structurés

    Des situations représentatives permettant de tester le comportement du système. Une suite réutilisable peut être incluse lorsque le périmètre le prévoit.

  • Défaillances identifiées

    Une vision des comportements qui empêchent le système d’atteindre le résultat attendu.

  • Baseline mesurable

    Un point de référence permettant de comparer l’état du système et ses évolutions.

  • Recommandations d’amélioration

    Des actions possibles fondées sur les problèmes observés et les résultats de l’évaluation.

  • Effet des améliorations mesuré

    Lorsque l’Engineering fait partie du périmètre, une ré-évaluation permet de mesurer l’effet des changements réalisés.

Selon le périmètre, ces éléments peuvent être documentés dans un rapport d’évaluation.

CONSULTATION

Clarifions ce que vous devez mesurer ou améliorer

Présentez-nous votre système, son cas d’usage, son état actuel et ce que vous cherchez à mesurer ou améliorer. La consultation initiale nous permet de comprendre la situation et de déterminer le point de départ pertinent.

Demander une consultation

Consultation initiale gratuite, jusqu’à 60 minutes.

Un consultant prend des notes pendant un échange vidéo sur son ordinateur portable.