Testez votre chatbot avant vos utilisateurs

Les modèles de langage s’expriment avec aisance, même lorsque le contenu est faux. Ils réagissent différemment à chaque formulation, et les utilisateurs tentent parfois délibérément de les tromper. Ce qui convainc lors d’une démo en dit peu sur le comportement réel.

Les mêmes quatre axes de qualité que pour tout système d’IA, adaptés aux modèles de langage :

• L’exactitude des réponses aux questions que vos utilisateurs posent réellement.
• La robustesse face aux entrées trompeuses et manipulatrices.
• La cohérence lors de reformulations, de répétitions et de longues conversations.
• La qualité et la couverture des données sur lesquelles repose le chatbot.

Avec le red teaming, nous essayons délibérément de faire dérailler le système, comme le ferait un utilisateur malveillant ou imprévisible. Par exemple en tentant de contourner les instructions ou d’obtenir des informations qui ne doivent pas être partagées. Nous documentons où le système résiste et où il cède.

Idéalement avant le lancement. Mais un chatbot déjà en ligne et jamais testé en profondeur peut aussi être validé, même s’il a été développé par un autre prestataire.

Un dossier reproductible avec les scénarios de test, les mesures, les points faibles identifiés et les scénarios pour les reproduire, les risques et une liste priorisée d’actions d’amélioration.