{"id":571,"date":"2026-10-09T11:36:11","date_gmt":"2026-10-09T09:36:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/?p=571"},"modified":"2026-10-14T17:00:22","modified_gmt":"2026-10-14T15:00:22","slug":"l-approche-llm-as-a-judge","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/rag\/l-approche-llm-as-a-judge\/","title":{"rendered":"LLM as a judge : quand un mod\u00e8le note le travail d&rsquo;un autre"},"content":{"rendered":"<p>Ton agent vient de produire trois plans de r\u00e9approvisionnement. Personne ne les relira avant leur ex\u00e9cution : quelqu&rsquo;un, ou quelque chose, doit trancher lequel est assez bon pour partir. Dans l&rsquo;approche \u00ab LLM as a judge \u00bb, ce quelque chose est un second appel \u00e0 un mod\u00e8le de langage, assis cette fois dans le fauteuil du juge. \u00c0 la fin de cet article, tu sauras d\u00e9finir cette approche, dire ce qu&rsquo;on remet au juge pour qu&rsquo;il d\u00e9cide, rep\u00e9rer les postes o\u00f9 on l&#8217;emploie et savoir quand ne pas lui faire confiance.<\/p>\n<p><strong>Sommaire<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"#l-essentiel-en-30-secondes\">L&rsquo;essentiel en 30 secondes<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#un-llm-au-tribunal-la-definition\">Un LLM au tribunal : la d\u00e9finition<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#pourquoi-un-juge-plutot-qu-une-formule-ou-une-armee-de-relecteurs\">Pourquoi un juge plut\u00f4t qu&rsquo;une formule ou une arm\u00e9e de relecteurs<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#ce-qu-on-pose-sur-le-bureau-du-juge\">Ce qu&rsquo;on pose sur le bureau du juge<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#un-juge-au-travail-le-critique-d-une-chaine-logistique\">Un juge au travail : le critique d&rsquo;une cha\u00eene logistique<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#cinq-fauteuils-pour-un-meme-juge\">Cinq fauteuils pour un m\u00eame juge<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#deux-idees-recues-sur-le-juge\">Deux id\u00e9es re\u00e7ues sur le juge<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"l-essentiel-en-30-secondes\">L&rsquo;essentiel en 30 secondes<\/h2>\n<ul>\n<li>Le \u00ab LLM as a judge \u00bb consiste \u00e0 <strong>confier la notation \u00e0 un LLM<\/strong> : il examine une sortie et rend un verdict.<\/li>\n<li>Le juge re\u00e7oit <strong>un dossier pr\u00e9cis<\/strong> : la sortie, une grille de crit\u00e8res, des exemples, parfois une v\u00e9rit\u00e9 terrain, et un seuil.<\/li>\n<li>Son verdict prend une forme au choix : <strong>une note, une \u00e9tiquette ou une r\u00e9compense<\/strong>, selon ce que le syst\u00e8me en fait.<\/li>\n<li>Le m\u00eame r\u00f4le se retrouve \u00e0 <strong>cinq postes diff\u00e9rents<\/strong>, du choix d&rsquo;un mod\u00e8le \u00e0 la r\u00e9compense d&rsquo;un agent.<\/li>\n<li>Le juge reste faillible : il manque les cas rares, et <strong>seuls des humains tranchent<\/strong> la cr\u00e9ativit\u00e9 ou le biais.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"un-llm-au-tribunal-la-definition\">Un LLM au tribunal : la d\u00e9finition<\/h2>\n<p>Un <strong><a href=\"\/blog\/inference\/qu-est-ce-qu-un-llm\/\" title=\"LLM\">LLM<\/a> as a judge<\/strong>, litt\u00e9ralement un \u00ab LLM comme juge \u00bb, est un LLM \u00e0 qui l&rsquo;on demande d&rsquo;examiner une sortie et de dire ce qu&rsquo;il en pense, l\u00e0 o\u00f9 l&rsquo;on aurait fait calculer un score ou relire une personne. On la rencontre d&rsquo;abord dans l&rsquo;<a href=\"\/blog\/rag\/comment-evaluer-la-qualite-d-un-rag\/\" title=\"\u00e9valuation d&#x27;un syst\u00e8me RAG\">\u00e9valuation d&rsquo;un syst\u00e8me RAG<\/a> : on dispose en g\u00e9n\u00e9ral d&rsquo;un jeu de questions avec leur v\u00e9rit\u00e9 terrain, et le juge dit si le pipeline a trouv\u00e9 les \u00e9tapes n\u00e9cessaires et si la r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9r\u00e9e est correcte.<\/p>\n<p>Cette fa\u00e7on d&rsquo;\u00e9valuer est r\u00e9cente : \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de l&rsquo;\u00e9valuation de la r\u00e9ponse \u00ab comme une t\u00e2che de classification \u00bb, on a vu appara\u00eetre depuis peu l&rsquo;id\u00e9e de prendre un LLM comme juge du pipeline entier.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\ud83d\udca1 Intuition<\/strong> Le juge ne r\u00e9dige pas la r\u00e9ponse, il la lit et la note. Rien n&rsquo;oblige \u00e0 lui donner un mod\u00e8le d&rsquo;une autre esp\u00e8ce : on peut v\u00e9rifier la coh\u00e9rence d&rsquo;un agent avec le m\u00eame mod\u00e8le, ou avec un mod\u00e8le voisin.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Garde l&rsquo;image du tribunal pour la suite : un juge, et en dernier recours une cour d&rsquo;appel humaine.<\/p>\n<h2 id=\"pourquoi-un-juge-plutot-qu-une-formule-ou-une-armee-de-relecteurs\">Pourquoi un juge plut\u00f4t qu&rsquo;une formule ou une arm\u00e9e de relecteurs<\/h2>\n<p>Prends un agent de support qui traite la demande de remboursement d&rsquo;une tasse f\u00eal\u00e9e, commande A89268. Un bon contr\u00f4le : il demande toujours une photo du dommage avant d&rsquo;invoquer l&rsquo;outil <code>issue_refund<\/code>, m\u00eame quand le client reformule, et il ne se contredit pas quand la conversation glisse du remboursement \u00e0 l&rsquo;annulation de commande. Ce genre de v\u00e9rification ne se calcule pas avec une formule.<\/p>\n<p>C&rsquo;est l\u00e0 que l&rsquo;\u00e9valuation par LLM trouve sa place : on demande au m\u00eame mod\u00e8le, ou \u00e0 un mod\u00e8le voisin, de v\u00e9rifier la coh\u00e9rence, avec quelques exemples de r\u00e9ponses coh\u00e9rentes et pertinentes. L&rsquo;int\u00e9r\u00eat est le <strong>passage \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle<\/strong>, que des relecteurs humains seuls n&rsquo;assurent pas.<\/p>\n<p>Les m\u00e9triques automatiques classiques ont aussi leurs angles morts. Un score unique, comme la correspondance exacte avec une r\u00e9f\u00e9rence, peut favoriser des sorties formula\u00efques ou peu naturelles qui manquent l&rsquo;intention r\u00e9elle ; et pour la g\u00e9n\u00e9ration ouverte, difficile \u00e0 \u00e9valuer par des m\u00e9triques standard, on se rabat sur l&rsquo;inspection manuelle ou sur un LLM juge.<\/p>\n<p>Le probl\u00e8me est plus aigu avec les LLM : <strong>d\u00e9tecter des hallucinations<\/strong> ou des contenus inappropri\u00e9s est bien plus difficile que mesurer une exactitude, et c&rsquo;est dans ce vide que le juge LLM s&rsquo;installe.<\/p>\n<h2 id=\"ce-qu-on-pose-sur-le-bureau-du-juge\">Ce qu&rsquo;on pose sur le bureau du juge<\/h2>\n<p>Un juge sans dossier n&rsquo;a rien \u00e0 juger. Dans les montages d\u00e9crits, le dossier contient \u00e0 peu pr\u00e8s les m\u00eames pi\u00e8ces :<\/p>\n<ol>\n<li>la sortie \u00e0 examiner : une r\u00e9ponse, un plan ou une action candidate ;<\/li>\n<li>une grille de crit\u00e8res fix\u00e9e \u00e0 l&rsquo;avance, comme l&rsquo;exactitude, la compl\u00e9tude et le ton pour une r\u00e9ponse, ou la faisabilit\u00e9, le co\u00fbt et le risque pour un plan ;<\/li>\n<li>quelques exemples de sorties jug\u00e9es coh\u00e9rentes et pertinentes ;<\/li>\n<li>si on en poss\u00e8de une, une v\u00e9rit\u00e9 terrain \u00e0 laquelle comparer ;<\/li>\n<li>un seuil de qualit\u00e9, au-del\u00e0 duquel la sortie est accept\u00e9e.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ce que le juge rend d\u00e9pend de ce que le syst\u00e8me veut en faire. Trois formes reviennent :<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Forme du verdict<\/th>\n<th>Exemple<\/th>\n<th>Ce que le syst\u00e8me en fait<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Une note<\/td>\n<td>une fid\u00e9lit\u00e9 entre 0 et 1 ; un score de 1 \u00e0 10<\/td>\n<td>mesurer, ou comparer \u00e0 un seuil<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Une \u00e9tiquette<\/td>\n<td>un texte jug\u00e9 \u00ab s\u00fbr \u00bb ou \u00ab non s\u00fbr \u00bb<\/td>\n<td>classer une entr\u00e9e ou une sortie<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Une r\u00e9compense ou une p\u00e9nalit\u00e9<\/td>\n<td>le comportement d&rsquo;un agent \u00e9valu\u00e9 pendant son entra\u00eenement<\/td>\n<td>guider son apprentissage<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Les notes de type \u00ab m\u00e9trique \u00bb se multiplient dans l&rsquo;\u00e9valuation d&rsquo;un syst\u00e8me RAG. La fid\u00e9lit\u00e9 mesure la coh\u00e9rence factuelle de la r\u00e9ponse, entre 0 et 1 ; la pr\u00e9cision du contexte regarde si les \u00e9l\u00e9ments pertinents remontent en haut du contexte ; le rappel des entit\u00e9s examine le rappel du contexte en se concentrant sur les entit\u00e9s. Chacune pose <strong>une question distincte au juge<\/strong>.<\/p>\n<h2 id=\"un-juge-au-travail-le-critique-d-une-chaine-logistique\">Un juge au travail : le critique d&rsquo;une cha\u00eene logistique<\/h2>\n<p>Comment faire noter trois plans par un LLM, puis renvoyer ses remarques \u00e0 celui qui les a \u00e9crits ? Dans un montage dit <strong>acteur-critique<\/strong>, un premier appel g\u00e9n\u00e8re des candidats (r\u00e9ponses, plans, actions) et un second, le critique, accepte ou rejette chacun selon une grille pr\u00e9d\u00e9finie. Seul ce second appel nous int\u00e9resse ici : c&rsquo;est lui le juge.<\/p>\n\n\n<figure data-wp-context=\"{&quot;imageId&quot;:&quot;6adef46d7e552&quot;}\" data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6adef46d7e552\" class=\"wp-block-image size-large wp-lightbox-container\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1280\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b3_ch08_boucle_acteur_critique-scaled.png\" alt=\"La boucle acteur-critique : l'acteur propose des plans, le critique les note de 1 \u00e0 10 sur la faisabilit\u00e9, le co\u00fbt et le risque, et ne valide que ceux qui d\u00e9passent 8\" class=\"wp-image-568\" srcset=\"https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b3_ch08_boucle_acteur_critique-scaled.png 2560w, https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b3_ch08_boucle_acteur_critique-300x150.png 300w, https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b3_ch08_boucle_acteur_critique-1024x512.png 1024w, https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b3_ch08_boucle_acteur_critique-768x384.png 768w, https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b3_ch08_boucle_acteur_critique-1536x768.png 1536w, https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b3_ch08_boucle_acteur_critique-2048x1024.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><button\n\t\t\tclass=\"lightbox-trigger\"\n\t\t\ttype=\"button\"\n\t\t\taria-haspopup=\"dialog\"\n\t\t\tdata-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\"\n\t\t\tdata-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\"\n\t\t\tdata-wp-on--click=\"actions.showLightbox\"\n\t\t\tdata-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\"\n\t\t\tdata-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\"\n\t\t>\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewBox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\" \/>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><figcaption class=\"wp-element-caption\">Regarde le bloc du critique : il ne produit aucun plan, il note chacun selon une grille et compare le score \u00e0 un seuil de 8. Au-dessus, le plan part \u00e0 l&rsquo;ex\u00e9cution ; sinon, ses retours repartent vers l&rsquo;acteur.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n<p>Voici le code de cet exemple de cha\u00eene logistique, o\u00f9 l&rsquo;acteur g\u00e9n\u00e8re des plans de r\u00e9approvisionnement. Dans ce code, <code>llm<\/code> est le mod\u00e8le de langage de l&rsquo;exemple, <code>AgentState<\/code> l&rsquo;\u00e9tat partag\u00e9 entre les deux n\u0153uds et <code>send_fn<\/code> l&rsquo;outil qui envoie le plan retenu.<\/p>\n<pre><code># Actor Node: Generates candidate plans\ndef actor_node(state: AgentState):\n   history = state[&quot;messages&quot;]\n   actor_prompt = '''Generate 3 candidate supply chain plans\n     as JSON list: [{'plan': 'description', 'tools': [...]}]'''\n   response = llm.invoke([SystemMessage(content=actor_prompt)] + history)\n   state[&quot;candidates&quot;] = json.loads(response.content)\n   return state\n\n# Critic Node: Evaluates and selects\/iterates\ndef critic_node(state: AgentState):\n   candidates = state[&quot;candidates&quot;]\n   history = state[&quot;messages&quot;]\n   critic_prompt = f'''Score candidates {candidates} on scale\n    1-10 for feasibility, cost, risk. Select the best if greater than\n    8, else request regeneration.'''\n   response = llm.invoke([SystemMessage(content=critic_prompt)] + history)\n   eval = json.loads(response.content)\n   if eval['best_score'] &gt; 8:\n       winning_plan = eval['selected']\n       # Execute winning plan's tools (similar to specialist execution)\n       messages = []\n       ...\n       # Send response\n       send_fn.invoke({&quot;message&quot;: winning_plan['plan']})\n       return {&quot;messages&quot;: history + messages}\n   else:\n       # Iterate: Add feedback to history for actor\n\n       return {&quot;messages&quot;: history +\n               [AIMessage(content=&quot;Regenerate with improvements: &quot; +\n                eval['feedback'])]}\n<\/code><\/pre>\n<p>Tout le travail de juge tient dans <code>critic_prompt<\/code> : une \u00e9chelle de 1 \u00e0 10, trois crit\u00e8res (faisabilit\u00e9, co\u00fbt, risque) et une r\u00e8gle de d\u00e9cision, garder le meilleur plan s&rsquo;il d\u00e9passe 8 et sinon demander une r\u00e9g\u00e9n\u00e9ration. Le code lit la r\u00e9ponse du critique comme un JSON : si <code>best_score<\/code> d\u00e9passe 8, le plan s\u00e9lectionn\u00e9 part \u00e0 l&rsquo;ex\u00e9cution ; sinon, le champ <code>feedback<\/code> repart vers l&rsquo;acteur avec la mention \u00ab Regenerate with improvements \u00bb.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\ud83d\udccc \u00c0 retenir<\/strong> La grille et le seuil ne sont pas dans le mod\u00e8le : ils sont \u00e9crits dans la consigne que tu lui donnes. Changer ce que le juge valorise revient \u00e0 changer son texte.<\/p>\n<\/blockquote>\n<h2 id=\"cinq-fauteuils-pour-un-meme-juge\">Cinq fauteuils pour un m\u00eame juge<\/h2>\n<h3>Choisir un mod\u00e8le<\/h3>\n<p>Quand tu h\u00e9sites entre plusieurs LLM, un moyen simple de comparer la qualit\u00e9 des r\u00e9ponses est de demander \u00e0 un mod\u00e8le comme GPT-4, ou \u00e0 tout mod\u00e8le <strong>plus grand que ceux que tu testes<\/strong>, de les \u00e9valuer sur la qualit\u00e9 globale, l&rsquo;exhaustivit\u00e9 et la v\u00e9racit\u00e9.<\/p>\n<h3>Tester avant de livrer<\/h3>\n<p>Les benchmarks standard couvrent les connaissances et la r\u00e9solution de probl\u00e8mes ; apr\u00e8s l&rsquo;ajustement d&rsquo;un mod\u00e8le, il faut \u00e9valuer le suivi d&rsquo;instructions, la conversation et l&rsquo;usage d&rsquo;outils, et c&rsquo;est l\u00e0 que l&rsquo;inspection manuelle ou le LLM juge prennent le relais.<\/p>\n\n\n<figure data-wp-context=\"{&quot;imageId&quot;:&quot;6adef46d7ea20&quot;}\" data-wp-interactive=\"core\/image\" data-wp-key=\"6adef46d7ea20\" class=\"wp-block-image size-large wp-lightbox-container\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2100\" height=\"1320\" data-wp-class--hide=\"state.isContentHidden\" data-wp-class--show=\"state.isContentVisible\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on--pointerdown=\"actions.preloadImage\" data-wp-on--pointerenter=\"actions.preloadImageWithDelay\" data-wp-on--pointerleave=\"actions.cancelPreload\" data-wp-on-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" src=\"https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b1_ch10_cycle_mlops.png\" alt=\"Le cycle de vie d'un mod\u00e8le : d\u00e9veloppement, test, d\u00e9ploiement, supervision, la case \u00ab test \u00bb r\u00e9unissant benchmarks, humains et LLM juge\" class=\"wp-image-569\" srcset=\"https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b1_ch10_cycle_mlops.png 2100w, https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b1_ch10_cycle_mlops-300x189.png 300w, https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b1_ch10_cycle_mlops-1024x644.png 1024w, https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b1_ch10_cycle_mlops-768x483.png 768w, https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b1_ch10_cycle_mlops-1536x965.png 1536w, https:\/\/www.ranksignal.fr\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/b1_ch10_cycle_mlops-2048x1287.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2100px) 100vw, 2100px\" \/><button\n\t\t\tclass=\"lightbox-trigger\"\n\t\t\ttype=\"button\"\n\t\t\taria-haspopup=\"dialog\"\n\t\t\tdata-wp-bind--aria-label=\"state.thisImage.triggerButtonAriaLabel\"\n\t\t\tdata-wp-init=\"callbacks.initTriggerButton\"\n\t\t\tdata-wp-on--click=\"actions.showLightbox\"\n\t\t\tdata-wp-style--right=\"state.thisImage.buttonRight\"\n\t\t\tdata-wp-style--top=\"state.thisImage.buttonTop\"\n\t\t>\n\t\t\t<svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"12\" height=\"12\" fill=\"none\" viewBox=\"0 0 12 12\">\n\t\t\t\t<path fill=\"#fff\" d=\"M2 0a2 2 0 0 0-2 2v2h1.5V2a.5.5 0 0 1 .5-.5h2V0H2Zm2 10.5H2a.5.5 0 0 1-.5-.5V8H0v2a2 2 0 0 0 2 2h2v-1.5ZM8 12v-1.5h2a.5.5 0 0 0 .5-.5V8H12v2a2 2 0 0 1-2 2H8Zm2-12a2 2 0 0 1 2 2v2h-1.5V2a.5.5 0 0 0-.5-.5H8V0h2Z\" \/>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><figcaption class=\"wp-element-caption\">Regarde la case num\u00e9ro 2 : le juge y si\u00e8ge aux c\u00f4t\u00e9s des benchmarks et des humains, et la supervision de l&rsquo;\u00e9tape 4 reboucle vers le d\u00e9veloppement.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n<h3>V\u00e9rifier un syst\u00e8me RAG<\/h3>\n<p>C&rsquo;est le cadre o\u00f9 l&rsquo;approche a re\u00e7u son nom, avec les notes vues plus haut. Le juge confronte la r\u00e9ponse \u00e0 la v\u00e9rit\u00e9 terrain et au contexte r\u00e9cup\u00e9r\u00e9, et chaque m\u00e9trique lui pose une question s\u00e9par\u00e9e.<\/p>\n<h3>Garder la porte<\/h3>\n<p>Llama Guard examine l&rsquo;entr\u00e9e (par classification de prompts) et la sortie (par classification de r\u00e9ponses) pour juger si le texte est s\u00fbr ou non. Il emploie Llama 2 pour la classification, avec <strong>un LLM sp\u00e9cialement adapt\u00e9<\/strong> comme juge : le fauteuil n&rsquo;est donc pas r\u00e9serv\u00e9 aux mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ralistes.<\/p>\n<p>La biblioth\u00e8que Hugging Face Evaluate en donne un autre exemple : pour \u00e9tudier les biais d&rsquo;un mod\u00e8le, on change le genre dans un ensemble de prompts, puis un autre mod\u00e8le, entra\u00een\u00e9 \u00e0 cet effet, \u00e9value la mani\u00e8re dont le premier les compl\u00e8te.<\/p>\n<h3>Distribuer les r\u00e9compenses<\/h3>\n<p>Dans l&rsquo;<a href=\"\/blog\/machine-learning\/quand-utiliser-un-apprentissage-par-renforcement\/\" title=\"apprentissage par renforcement\">apprentissage par renforcement<\/a>, un LLM peut jouer le mod\u00e8le de r\u00e9compense : par prompting direct, on lui donne des instructions pour \u00e9valuer le comportement d&rsquo;un agent ou d\u00e9cider d&rsquo;une r\u00e9compense, ce qui imite le retour humain en temps r\u00e9el. Il peut aussi \u00e9crire le code d&rsquo;une fonction de r\u00e9compense, ce qui rend le processus plus transparent.<\/p>\n<h2 id=\"deux-idees-recues-sur-le-juge\">Deux id\u00e9es re\u00e7ues sur le juge<\/h2>\n<h3>\u00ab Si le juge approuve, c&rsquo;est bon \u00bb<\/h3>\n<p>Un juge n&rsquo;attrape que ce que son protocole de test lui fait voir. Les \u00e9valuations automatis\u00e9es manquent des cas limites rares mais critiques, notamment ceux issus d&rsquo;entr\u00e9es ou d&rsquo;interactions in\u00e9dites : <strong>un agent peut r\u00e9ussir tous les tests standard<\/strong> et se comporter de fa\u00e7on impr\u00e9visible hors de la distribution du jeu de test.<\/p>\n<h3>\u00ab Le juge LLM remplace les relecteurs humains \u00bb<\/h3>\n<blockquote>\n<p><strong>\u26a0\ufe0f Pi\u00e8ge<\/strong> Seuls des humains jugent vraiment la cr\u00e9ativit\u00e9, le biais, la qualit\u00e9 et la pr\u00e9sence de contenu inappropri\u00e9, m\u00eame quand d&rsquo;autres LLM v\u00e9rifient \u00e0 grande \u00e9chelle. Le test d&rsquo;un LLM exige donc un humain dans la boucle.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Et l&rsquo;affaire ne se cl\u00f4t pas au d\u00e9ploiement : le trafic peut cro\u00eetre, la langue et les connaissances \u00e9voluent (un LLM m\u00e9dical doit conna\u00eetre les nouvelles th\u00e9rapies), donc l&rsquo;\u00e9valuation continue.<\/p>\n<p>D&rsquo;o\u00f9 la cour d&rsquo;appel humaine : des experts relisent un \u00e9chantillon des sorties pour en v\u00e9rifier la justesse et la conformit\u00e9 \u00e9thique, et <strong>ils servent \u00e0 calibrer<\/strong> les \u00e9valuations automatiques. Le juge LLM trie \u00e0 grande \u00e9chelle, l&rsquo;humain garde le dernier mot.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un LLM qui note les sorties d&rsquo;un autre : d\u00e9finition, grille, seuil, postes o\u00f9 on l&#8217;emploie et limites du \u00ab LLM as a judge \u00bb, expliqu\u00e9s pas \u00e0 pas.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":570,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-571","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-rag"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/571","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=571"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/571\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":765,"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/571\/revisions\/765"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/570"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=571"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=571"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ranksignal.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=571"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}