Evidently AI

Evidently AI est une plateforme de test et d'évaluation robuste conçue pour garantir la sécurité, la fiabilité et les performances des produits d'IA. Reconnaissant que les systèmes d'IA échouent de manière unique par rapport aux logiciels traditionnels — des hallucinations des LLM et des fuites de données aux jailbreaks et aux erreurs en cascade — Evidently fournit une pile complète pour tester, évaluer et surveiller à la fois les grands modèles de langage (LLM) et les modèles d'apprentissage automatique (ML) traditionnels.

La plateforme est construite sur un outil open source de confiance avec plus de 6 000 étoiles sur GitHub, offrant transparence et extensibilité. Elle permet aux équipes d'IA d'aller au-delà des simples métriques de précision et de construire un système de qualité d'IA holistique. Que vous développiez un pipeline RAG, un agent d'IA ou un classificateur prédictif, Evidently fournit les outils nécessaires pour valider chaque composant de votre système.

Comment utiliser Evidently AI

Evidently AI offre un flux de travail flexible qui peut être adapté à différents besoins de développement et opérationnels. Les utilisateurs peuvent interagir avec la plateforme de deux manières principales :

1. Évaluation locale avec le SDK Python : Les data scientists et les ingénieurs MLOps peuvent utiliser la bibliothèque Python open source d'Evidently pour exécuter des évaluations directement dans leur infrastructure existante. C'est idéal pour intégrer des tests de régression dans les pipelines CI/CD ou pour l'analyse de données locale. Après avoir exécuté les tests, les utilisateurs peuvent télécharger les rapports agrégés (fichiers JSON) sur le Cloud Evidently pour la visualisation, le suivi et la collaboration sans envoyer de données brutes.
2. Évaluation basée sur le Cloud : Pour une expérience plus intégrée, les utilisateurs peuvent télécharger des données brutes, des traces ou des journaux directement sur la plateforme Evidently Cloud. De là, ils peuvent déclencher des évaluations à l'aide d'une interface sans code, concevoir des tableaux de bord de surveillance, configurer des alertes et gérer des ensembles de données de test. Cette approche est particulièrement utile pour le débogage des applications LLM où l'accès aux journaux bruts est crucial.

La plateforme prend également en charge les intégrations avec des outils MLOps populaires comme MLflow, Prefect et FastAPI, permettant une incorporation transparente dans les schémas de service et de surveillance ML existants.

Fonctionnalités principales de Evidently AI

• Métriques d'évaluation complètes : Accédez à plus de 100 métriques intégrées pour la qualité des données, la dérive des données et les performances des modèles (pour la classification et la régression). Cela inclut des métriques spécialisées pour les données textuelles et les embeddings.
• LLM-en-tant-que-Juge : Utilisez de puissants LLM pour évaluer la qualité des sorties de l'IA générative. La plateforme fournit des modèles pour évaluer des critères tels que la factualité, le respect des directives, le ton et la qualité de la récupération, qui peuvent être personnalisés avec de simples invites textuelles.
• Génération de données synthétiques : Créez des cas de test diversifiés et réalistes, y compris des cas limites et des entrées adverses, adaptés à votre cas d'utilisation spécifique. Cela aide à identifier de manière proactive les vulnérabilités du système.
• Tests et surveillance continus : Suivez les performances des modèles и des données à chaque mise à jour avec des tableaux de bord interactifs en direct. Cela permet une détection précoce des régressions de performance, de la dérive des données et des risques émergents.
• Tests de sécurité et adverses : Attaquez systématiquement votre système d'IA pour sonder les vulnérabilités telles que les fuites de PII, la génération de contenu préjudiciable et la susceptibilité aux invites de jailbreak.
• Test des agents RAG et IA : Allez au-delà de l'évaluation d'une seule réponse pour valider des flux de travail en plusieurs étapes. Testez la précision de la récupération dans les systèmes RAG et évaluez le raisonnement, l'utilisation des outils et la réalisation des objectifs des agents d'IA.
• Alertes et rapports : Configurez des alertes automatisées pour les tests échoués ou les dépassements de seuils de métriques. Générez des rapports clairs et partageables qui indiquent exactement où et pourquoi le système d'IA tombe en panne.

Cas d'utilisation pour Evidently AI

Des milliers d'entreprises, des startups aux grandes entreprises comme DeepL, Wise et Realtor.com, font confiance à Evidently AI.

• Évaluation RAG : Les équipes qui construisent des chatbots et des systèmes de connaissances utilisent Evidently pour tester la précision de la récupération, prévenir les hallucinations et garantir la qualité des réponses générées.
• Tests adverses : Les équipes soucieuses de la sécurité utilisent la plateforme pour simuler des attaques, s'assurant que leurs applications d'IA не fuient pas de données sensibles ou ne produisent pas de résultats dangereux.
• Validation des agents d'IA : Les développeurs d'agents d'IA complexes utilisent Evidently pour valider le raisonnement en plusieurs étapes, l'utilisation des outils et la réussite globale des tâches grâce à des interactions simulées.
• Surveillance des systèmes prédictifs : Les équipes MLOps s'appuient sur Evidently pour surveiller les modèles ML traditionnels (par exemple, classificateurs, résumeurs, recommendeurs) en production, en suivant la dérive des données et les performances des modèles pour maintenir la fiabilité.
• Assurance qualité des données : Les data scientists utilisent les rapports d'Evidently lors de l'analyse exploratoire des données (EDA) et dans le cadre des pipelines CI/CD pour identifier les fonctionnalités instables et empêcher les problèmes de qualité des données d'affecter les modèles.

Avantages de Evidently AI

Evidently AI se distingue par sa combinaison de transparence open source et de capacités de niveau entreprise.

• Approche hybride : Prend en charge à la fois les LLM et les modèles ML traditionnels sur une seule plateforme.
• Noyau open source : La base est une bibliothèque open source réputée et validée par la communauté, garantissant transparence et flexibilité.
• Outillage complet : Fournit une solution de bout en bout, de la génération de données de test à la surveillance continue de la production.
• Convivialité : Offre à la fois un SDK Python pour les développeurs et une interface utilisateur sans code pour une collaboration d'équipe plus large.
• Informations exploitables : Se concentre sur la fourniture de rapports et de tableaux de bord clairs qui aident les équipes à déboguer et à améliorer rapidement leurs systèmes d'IA.

Tarification et plans

Evidently AI propose un modèle de tarification à plusieurs niveaux pour s'adapter aux besoins des utilisateurs :

• Plan Développeur (Gratuit) : Comprend toutes les fonctionnalités d'évaluation de base, 10 000 lignes de données/mois, une rétention des données de 30 jours et un support communautaire. Idéal pour les projets personnels et les premières expériences.
• Plan Pro (50 $/mois) : S'appuie sur le plan gratuit avec des alertes, 100 000 lignes de données/mois, une rétention de 12 mois, 5 sièges et un support par e-mail. Adapté pour affiner et surveiller les systèmes d'IA en production.
• Plan Expert (à partir de 399 $/mois) : Ajoute des fonctionnalités avancées comme la génération de données synthétiques et les tests adverses, avec 200 000 lignes de données/mois, 10 sièges et un support dédié. Conçu pour tester des agents et des applications d'IA complexes.
• Plan Entreprise (Personnalisé) : Offre toutes les fonctionnalités avec des limites personnalisées, des options de déploiement sur site ou en cloud privé, un support premium et des SLA pour les entreprises gérant l'IA à grande échelle.