Services / Validation et investigations IA
Pour les sociétés informatiques et organisations en Suisse et à l’étranger : validation de LLM pour les équipes d’entraînement et analyse a posteriori des systèmes et agents IA. Les prestations à distance dépendent des accès et du périmètre convenus.
01 / AI Validator
Pour les équipes de pré-entraînement, de fine-tuning ou d’adaptation à un domaine. Objectifs, accès au modèle et profondeur des vérifications sont définis ensemble.
Une suite d’évaluation associant benchmarks pertinents et tâches représentatives : compréhension, extraction, raisonnement ou génération, selon le projet.
Vous recevez
Des résultats par tâche, langue et niveau de difficulté, avec métriques convenues et analyse des erreurs. Les évaluations spécialisées nécessitent des références validées par des experts du domaine.
Comparaison du modèle de base, des versions adaptées et des candidats à la mise en production dans des conditions de test explicites et comparables.
Vous recevez
Une comparaison des progrès et des régressions. Les scores globaux sont accompagnés de résultats par catégorie pour rendre visibles les compromis.
Tests avec réponses vérifiables pour analyser la justesse, la cohérence, le respect des instructions et le comportement lorsque l’information est insuffisante.
Vous recevez
Erreurs classées, exemples documentés et résultats des tests. Les éventuels évaluateurs automatiques sont comparés à un échantillon revu par des personnes.
Tests convenus sur les variations d’entrée, instructions adversariales, réponses inappropriées et divulgations possibles d’informations sensibles.
Vous recevez
Scénarios, conditions et résultats des tests, avec points critiques et priorités. L’accès aux poids et aux informations sur les données d’entraînement détermine les vérifications possibles.
Examen de la séparation entre données d’entraînement et de test, de la représentativité des échantillons et des chevauchements possibles, selon les éléments disponibles.
Vous recevez
Constats sur les risques de biais dans les mesures. L’absence de contamination ne peut être établie sans accès aux données d’entraînement pertinentes.
Répétition des tests sur les nouvelles versions et comparaison aux seuils d’acceptation convenus, avec documentation du modèle, des prompts, des paramètres de génération et de l’environnement.
Vous recevez
Un rapport de validation comprenant résultats, variabilité observée, limites et points ouverts pour la décision de mise en production de l’équipe.
Scénario illustratif
Exemple d’évaluation, et non cas client.
Une société informatique adapte un LLM à un secteur. Avant sa mise en production, elle veut le comparer au modèle initial : meilleures réponses métier ? Capacités générales conservées ? Instructions toujours suivies ? Nouvelles erreurs ?
Une suite convenue mesure ces aspects séparément. Le rapport montre où le checkpoint progresse, où il régresse et quels résultats nécessitent d’autres vérifications.
Méthode et livrables
Modèle, version, domaine, langues, objectifs et modalités d’accès : point d’accès ou environnement convenu.
Jeux de test, référence de comparaison, métriques, critères d’acceptation et conditions d’exécution.
Tests et répétitions adaptés, classement des erreurs et revue humaine des cas pertinents.
Rapport comparatif, résultats détaillés, protocole et éléments reproductibles prévus au mandat.
Pour le premier contact : modèle de base, type d’entraînement, domaine, langues et objectif de l’évaluation. Poids, jeux de données propriétaires et identifiants ne sont partagés que selon des modalités et conditions convenues.
02 / Analyse forensique d’incidents IA
Analyse a posteriori pour entreprises, sociétés informatiques et études d’avocats devant éclaircir une réponse problématique, une divulgation d’informations ou une opération inattendue d’un système IA.
Examen des prompts disponibles, instructions système, conversations et contenus externes utilisés. Recherche d’éventuelles instructions manipulatrices ou consignes contradictoires.
Corrélation entre réponses, appels d’outils, résultats d’opérations et journaux des systèmes concernés. Une déclaration de l’IA ne prouve pas à elle seule qu’une action a eu lieu.
Reconstitution, lorsque documentée, de la version du modèle, des réglages, accès, autorisations et validations humaines. Analyse des conditions ayant permis le comportement observé.
Organisation chronologique des éléments disponibles, indication des sources et distinction entre faits observés, hypothèses et lacunes. Toute reproduction est convenue dans un environnement contrôlé.
Scénario illustratif, et non cas client.
Quelle demande a-t-il reçue ? Quels contenus a-t-il consultés ? A-t-il proposé ou exécuté la modification ? Avec quelles autorisations et validations ? L’investigation recherche des éléments dans les journaux disponibles.
Décrivez l’événement, la période et le système concerné. Indiquez les conversations et journaux disponibles. Avant de transférer des données confidentielles ou identifiants, nous convenons des éléments, accès et modalités de partage.