Confident AI

Confident AI est une plateforme de qualité IA et LLMOps conçue pour les équipes d'ingénierie, de produit, de QA et d'IA construisant des applications IA génératives en production. Elle combine l'évaluation LLM, l'expérimentation, l'observabilité, la surveillance de production, la gestion de jeux de données et les tests de sécurité dans un seul environnement. Les équipes peuvent tester des systèmes IA avant déploiement, puis évaluer en continu leur comportement après qu'ils aient atteint la production.

Une partie majeure de l'écosystème est DeepEval, le cadre d'évaluation LLM open-source de Confident AI. DeepEval fournit plus de 50 métriques d'évaluation couvrant des domaines tels que la pertinence des réponses, la fidélité, l'hallucination, l'achèvement des tâches, la correction des outils, la qualité conversationnelle, la sécurité, la performance RAG et les systèmes multimodaux. Les développeurs peuvent également créer des métriques personnalisées et utiliser différents fournisseurs de LLM comme juges au lieu d'être enfermés dans un seul fournisseur de modèle.

Confident AI étend ces évaluations à des tests et expérimentations collaboratifs. Les équipes peuvent comparer des invites, des modèles, des paramètres et des versions d'application ; construire des jeux de données d'évaluation ; exécuter des tests de régression ; et intégrer des évaluations dans des pipelines CI/CD. Les vérifications d'évaluation peuvent même être configurées comme des vérifications obligatoires afin que les régressions de qualité empêchent les modifications problématiques d'être fusionnées ou déployées.

Pour les applications de production, Confident AI fournit une observabilité priorisant l'évaluation. Les développeurs peuvent retracer les exécutions IA via son SDK, OpenTelemetry et des intégrations avec des frameworks tels que LangChain et LangGraph. Les traces peuvent recevoir automatiquement des scores de qualité, tandis que des seuils et des alertes aident les équipes à détecter les dérives d'invite, les hallucinations, les régressions de performance et d'autres problèmes de qualité. Les traces de production peuvent également être agrégées en nouveaux jeux de données d'évaluation, créant une boucle de rétroaction entre l'utilisation réelle et les futurs tests.

La plateforme prend également en charge le red teaming IA et les tests de sécurité, permettant aux équipes d'identifier des vulnérabilités telles que l'injection d'invite, la fuite de PII, le biais, la désinformation et des permissions excessives des agents. Cela rend Confident AI pertinent non seulement pour les applications LLM traditionnelles mais aussi pour des agents IA de plus en plus complexes et des systèmes utilisant des outils.

Confident AI propose des niveaux gratuit, Starter, Team et Enterprise, tandis que DeepEval lui-même reste gratuit et open source sous la licence Apache 2.0. Cette combinaison rend l'écosystème adapté à la fois aux développeurs individuels qui souhaitent effectuer des tests IA locaux et aux organisations qui ont besoin d'évaluation collaborative, d'observabilité, de gouvernance et de surveillance de production.