Créer ou acheter un produit d'IA : une liste de contrôle fondée sur des preuves

Définir ce que l'achat doit réaliser

Rédigez un court contrat d'acceptation avant d'évaluer les produits : qui utilise le système, quelles tâches il gère, quelles preuves soutiennent un résultat correct et quelles intégrations sont nécessaires. Séparez les exigences obligatoires des commodités souhaitables. Notre recommandation est de donner aux fournisseurs des exemples synthétiques représentatifs et d’appliquer la même rubrique à un prototype interne. Une interface soignée peut cacher un résultat faible, tandis qu'un prototype approximatif peut cacher le travail opérationnel nécessaire pour le rendre fiable.

Inspecter les preuves et le contrôle opérationnel

Demandez des informations concrètes sur les modifications du modèle, les destinations des données, les contrôles d'accès, la gestion des pannes et les exportations disponibles. Demandez comment un client est informé lorsque son comportement change et comment un incident fait l'objet d'une enquête. Le cadre volontaire de risque d’IA du NIST offre une large référence d’organisation, et non une certification de fournisseur. Traduisez les préoccupations pertinentes en demandes de preuves adaptées à votre candidature. Marquez une réponse manquante comme inconnue plutôt que de supposer que le fournisseur ou l'équipe interne a déjà résolu le problème.

Preuve : Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST [1]

Comparez l'effort d'exploitation total

Incluez les travaux de révision et de maintenance récurrents dans les deux options. Un système interne a besoin de quelqu'un pour s'approprier les évaluations, les changements de prestataires, le suivi et le support. Un système acheté peut encore nécessiter une intégration, une configuration et une correction humaine. Le tableau de bord ci-dessous propose des mesures comparables plutôt que des seuils universels. Utilisez une période d’observation et une répartition des tâches partagées. Séparez les efforts de mise en œuvre ponctuels des coûts récurrents afin qu'un prix de lancement bas ne domine pas une décision concernant un produit à longue durée de vie.

Exécuter un exercice de sortie et de changement

Exportez un petit ensemble de données synthétiques, déplacez un flux de travail représentatif vers un substitut et documentez ce qui ne peut pas être transféré. Testez le comportement du système après une modification de la configuration d'un document source ou d'un modèle. Ces exercices exposent les dépendances qui manquent dans une liste de contrôle des fonctionnalités. Décidez quelles contraintes sont acceptables et à qui elles appartiennent. Revoyez la décision lorsque l’utilisation, les risques ou les exigences du produit changent ; le meilleur choix pour un premier projet pilote peut différer du meilleur modèle opérationnel à grande échelle.

Choisir un cadre ou un outil d'évaluation LLM

Lorsque vous comparez les outils d'évaluation de l'IA, demandez à chaque candidat d'exécuter le même petit ensemble de données examiné. Incluez une réussite claire, un échec clair, un cas ambigu et une demande ayant échoué. Vérifiez si un ingénieur peut inspecter les entrées, la règle de notation, la version de l'évaluateur et la sortie brute derrière chaque résultat. Un résumé soigné n’est utile que si la décision sous-jacente peut faire l’objet d’une enquête.

Un cadre d'évaluation LLM est le mécanisme permettant d'exécuter des cas et de collecter des scores ; votre équipe est toujours propriétaire des critères de qualité. Pour l’exercice de sélection de Rubrex, exportez l’ensemble de données et les résultats, réexécutez un cas, modifiez une rubrique et expliquez le changement de score. Comparez les efforts de configuration, les contrôles d'accès, la rétention, les flux de travail de révision et le coût des exécutions répétées. Un cadre adapté à une pile existante peut être préférable à un changement d'outil avant que l'équipe ne dispose d'une barre de qualité convenue.

Questions courantes