# Choisissez un modèle à partir de preuves

Taiga Learning · Fiche d’exercice
https://taiga.training/fr/lessons/evaluate-models/

Utilisez des informations fictives ou approuvées. Ne placez pas de secrets dans cette fiche.

## Objectifs d’apprentissage
- Créer un petit jeu d’évaluation à partir de types de tâches réels.
- Distinguer la qualité du modèle de l’effet des outils et du contexte.
- Consigner les conditions qui imposent une nouvelle évaluation.

## Exercice
Créez une fiche d’évaluation pour trois types de tâches : un défaut connu, une petite fonctionnalité et une explication du dépôt. Définissez les critères d’acceptation avant de comparer les modèles. Incluez un cas d’échec par tâche. Notez la version du modèle, le contexte, les permissions des outils, les tentatives, le coût et l’effort de revue.

## Votre réponse
- Scénario et périmètre :
- Hypothèses et questions ouvertes :
- Réponse ou décision proposée, avec justification :

## Vérifier votre réponse
| Affirmation ou critère | Preuve ou test | Résultat ou lacune | Responsable |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Action suivante
- Action, responsable et date :
- Quand réexaminerez-vous cette réponse ?

## Principe à retenir
Choisissez un modèle pour une tâche et un environnement définis. Réexaminez la décision lorsque le modèle, les outils ou les exigences changent.

## Sources
- [NIST: Generative AI Profile](https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1)
- [METR: Developer productivity study methodology](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/)

Cette fiche sert à apprendre. La remplir n’autorise pas à elle seule une modification en production.