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Évaluer un modèle par un autre modèle ne s'improvise pas. Les juges LLM doivent être traités comme de véritables systèmes d'IA, assortis de garde-fous opérationnels, d'une calibration rigoureuse et d'un suivi dans la durée. Des recommandations précisent quand les utiliser, comment les configurer et dans quels cas s'en passer.
Surveiller le juge et cadrer les cas où s’en passer
Les juges LLM requièrent une supervision spécifique : il est conseillé d'évaluer régulièrement le juge lui-même, de l'intégrer dans des portes CI ou de régression, de procéder à des comparaisons avant publication et d'assurer une surveillance en production. Leur utilisation n'est pas recommandée lorsque des vérifications déterministes sont possibles, qu'une vérité de base peu coûteuse est disponible ou que des connaissances spécialisées sont nécessaires. Ces pratiques reposent sur le principe que le juge LLM constitue un système d'apprentissage automatique à part entière, devant être construit, calibré, versionné et validé en continu.
Choisir le mode d’évaluation adéquat
Un juge LLM est un modèle chargé d'évaluer la sortie d'un autre modèle selon des critères ou des rubriques définis. Certaines équipes privilégient parfois cette méthode à la place d’une revue humaine ou d’une vérification des chaînes ou du code. On utilise fréquemment trois types de jugement : l’évaluation sur une seule sortie, la mise en comparaison de deux résultats, et l’appréciation fondée sur des références. La mise en comparaison de deux résultats est en général reconnue comme l’option par défaut la plus appropriée.
Calibrer et réduire les biais avec 9 étapes concrètes
Pour que les juges LLM reflètent effectivement les préférences humaines, il est nécessaire de les ajuster spécifiquement à la tâche, en prenant en considération des biais tels que le biais de position ou les préférences individuelles. Un protocole en neuf phases est suggéré : s’appuyer sur des cas réels d’échec, restreindre le nombre de critères, privilégier des choix binaires, exiger un raisonnement préalable avant toute décision, inclure des exemples servant de repères, diviser les jugements subjectifs en décisions plus élémentaires, établir des points de référence, procéder à un calibrage avec des annotations humaines à l’aide de métriques d’accord adaptées, et faire appel à plusieurs juges lorsque l’enjeu est important. En l’absence de ces mesures, les juges LLM peuvent générer des évaluations qui manquent de fiabilité.
