Métriques d'évaluation - Votre IA est-elle vraiment performante ?

Aperçu public de la leçon

Découvrez pourquoi la précision seule est trompeuse, et maîtrisez les métriques - précision, rappel, F1, ROC-AUC, BLEU et perplexité - qui mesurent réellement les performances de l'IA.

Objectifs d’apprentissage

À la fin de cette leçon, tu comprendras :

• ✓Le piège de l'exactitude
• ✓La matrice de confusion
• ✓Précision - « Sur tout ce que j'ai signalé, combien était correct ? »
• ✓Rappel - « Sur tout ce qui était positif, combien ai-je trouvé ? »
• ✓Le compromis précision–rappel

Plan de la leçon

1. Le piège de l'exactitude
2. La matrice de confusion
3. Précision - « Sur tout ce que j'ai signalé, combien était correct ? »
4. Rappel - « Sur tout ce qui était positif, combien ai-je trouvé ? »
5. Le compromis précision–rappel
6. Score F1 - La moyenne harmonique
7. Courbes ROC et AUC
8. Métriques pour la génération de texte
9. Score BLEU
10. Perplexité
11. Tests A/B en production
12. Quand utiliser quelle métrique
13. Points clés à retenir
14. 📚 Pour aller plus loin