La plupart des évaluations d'IA sont des mensonges coûteux. Elles mesurent généralement ce qui est facile à mesurer—des métriques comme "hallucination" et "toxicité"—et non les manières spécifiques dont votre produit échoue réellement aux utilisateurs. @HamelHusain et @sh_reya enseignent une approche différente—celle qui a fait de leur cours le plus rentable sur @MavenHQ, avec une inscription constante de @OpenAI, @AnthropicAI et de tous les grands laboratoires d'IA. Leur idée : Commencez par l'analyse des erreurs, pas par les métriques. Examinez 100 interactions réelles avec des utilisateurs. Rédigez des critiques détaillées de ce qui a réellement mal tourné. Trouvez des motifs. Ce n'est qu'ensuite que vous construisez des évaluations qui améliorent votre produit. Après avoir formé plus de 2 000 PM et ingénieurs dans plus de 500 entreprises, ils ont distillé leur méthodologie dans un manuel systématique qui vous montre exactement comment : - Identifier les ~10 modes de défaillance qui brisent réellement votre produit - Construire des juges LLM que vous pouvez valider statistiquement et en qui vous pouvez avoir confiance - Créer des pipelines CI/CD qui détectent les régressions avant que les utilisateurs ne le fassent - Transformer la surveillance de la production en un moteur de découverte pour de nouveaux problèmes Lisez leur guide complet ici :