Confident AI

Confident AI est une plateforme de qualité AI et LLMOps conçue pour les équipes d'ingénierie, de produit, d'assurance qualité et d'IA qui construisent des applications d'IA générative en production. Elle combine l'évaluation des LLM, l'expérimentation, l'observabilité, la surveillance de la production, la gestion des ensembles de données et les tests de sécurité dans un seul environnement. Les équipes peuvent tester les systèmes d'IA avant le déploiement, puis évaluer continuellement leur comportement après leur mise en 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 des conversations, la sécurité, les performances RAG, et les systèmes multimodaux. Les développeurs peuvent également créer des métriques personnalisées et utiliser différents fournisseurs de LLM comme juges plutôt que d'être verrouillés à un seul fournisseur de modèle.

Confident AI étend ces évaluations aux tests collaboratifs et à l'expérimentation. Les équipes peuvent comparer des invites, des modèles, des paramètres et des versions d'application ; construire des ensembles 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 vérifications requises de sorte que les régressions de qualité empêchent les changements problématiques d'être fusionnés ou déployés.

Pour les applications de production, Confident AI fournit une observabilité axée sur l'évaluation. Les développeurs peuvent suivre les exécutions d'IA via son SDK, OpenTelemetry, et des intégrations avec des cadres tels que LangChain et LangGraph. Les traces peuvent automatiquement recevoir des scores de qualité, tandis que les seuils et 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 archivées dans de nouveaux ensembles de données d'évaluation, créant ainsi une boucle de rétroaction entre l'utilisation en conditions réelles et les tests futurs.

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

Confident AI propose des niveaux Free, 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 souhaitant un test local d'IA et aux organisations ayant besoin d'évaluations collaboratives, d'observabilité, de gouvernance et de surveillance de la production.