Evidently AI

Qu'est-ce que Evidently AI ?

Evidently AI est une solution complète conçue pour aider les équipes à construire, évaluer et maintenir des produits d'IA fiables, incluant des modèles de machine learning traditionnels et des applications LLM. Elle offre une bibliothèque Python open-source avec plus de 100 métriques d'évaluation intégrées et une plateforme cloud qui prend en charge les tests IA, la surveillance, la génération de données synthétiques et les workflows collaboratifs. Evidently AI permet de détecter la dérive des données et des prédictions, de réaliser des tests de régression et adversariaux, et de gérer les jeux de données et évaluations via une interface intuitive, assurant une qualité IA continue tout au long du cycle de vie du produit.

Fonctionnalités clés

• Métriques d'évaluation étendues

  Fournit plus de 100 métriques intégrées couvrant la qualité des données, la performance des modèles, la détection de dérive et des évaluations spécifiques aux LLM pour une analyse complète de l'IA.

• Bibliothèque Python open-source

  Une bibliothèque modulaire et conviviale pour les développeurs avec une API déclarative permettant d'exécuter des évaluations localement, pour une intégration et une personnalisation flexibles.

• Plateforme Cloud Evidently

  Une interface sans code pour gérer les projets, jeux de données, évaluations et tableaux de bord, facilitant la collaboration et la surveillance en temps réel avec alertes.

• Données synthétiques et tests adversariaux

  Des outils pour générer des jeux de données synthétiques et concevoir des scénarios de tests adversariaux afin de tester la robustesse et la sécurité des modèles d'IA.

• Surveillance de la dérive et des performances

  Suivi continu de la dérive des données, des cibles et des prédictions avec des mécanismes d'alerte pour maintenir la précision des modèles en production.

• Support des workflows ML et LLM

  Support unifié pour l'apprentissage automatique classique et les applications de grands modèles de langage, permettant l'évaluation de cas d'usage IA variés.

Cas d'utilisation

• Validation des performances du modèle : Évaluer et surveiller la précision, la recall, la précision et d'autres métriques pour garantir la performance attendue des systèmes d'IA.
• Détection de la dérive des données : Identifier les changements dans les données d'entrée ou la distribution des cibles pouvant dégrader la qualité du modèle au fil du temps, permettant des interventions proactives.
• Surveillance des systèmes d'IA : Suivre les sorties de l'IA en production via des tableaux de bord et des alertes pour détecter les anomalies et maintenir la fiabilité.
• Gestion collaborative de la qualité IA : Faciliter le travail d'équipe en partageant les résultats d'évaluation, tableaux de bord et cas de test entre data scientists, ingénieurs et experts métier.
• Tests synthétiques et adversariaux : Créer des jeux de données synthétiques et des entrées adversariales pour tester la robustesse et la sécurité du système d'IA dans des cas extrêmes.

FAQ