Au-delà des bases : un cadre complet de sélection de modèles de fond pour l’IA générative avec Amazon Bedrock

TL;DR

Cadre d’évaluation des modèles de fond sur Amazon Bedrock allant au‑delà des métriques classiques (précision, latence, coût).
Quatre dimensions clés d’évaluation : performance des tâches, caractéristiques architecturales, considérations opérationnelles et attributs d’IA responsable ; l’IA agentique ajoute une dimension pour les agents autonomes.
Débutez par une formulation précise des exigences, attribuez des poids et utilisez l’API d’information des modèles Bedrock pour filtrer les candidats, ce qui ramène généralement le nombre de candidats à 3–7 pour évaluation détaillée.
Implémentez Bedrock Evaluations, testez en conditions réelles, évaluez les vulnérabilités et explorez des combinaisons comme des pipelines séquentiels ou des ensembles de votes; surveillez la production pour évoluer dans le temps.
Adoptez un processus d’évaluation qui évolue, aligné sur les objectifs métier, les contraintes de coût et les réalités opérationnelles.

Contexte et arrière-plan

Les modèles de fond ont révolutionné la manière dont les entreprises développent des applications d’IA générative, offrant des capacités avancées de compréhension et de génération de contenu. Avec l’extension du paysage des modèles, les organisations se heurtent à des choix complexes pour sélectionner le modèle de fond adapté. Cet article présente une méthodologie d’évaluation systématique pour les utilisateurs d’Amazon Bedrock, en combinant cadres théoriques et stratégies pratiques. Amazon Bedrock est un service géré qui propose un choix de modèles de fond performants provenant de grandes entreprises d’IA (par exemple AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI, Writer et Amazon), via une API unique, accompagnée d’un ensemble de capacités pour construire des applications d’IA générative avec sécurité, confidentialité et IA responsable. L’API permet une interchangeabilité fluide des modèles, mais soulève aussi la question cruciale : quel modèle offrira les meilleures performances pour une application donnée tout en respectant les contraintes opérationnelles ? Nos recherches avec des clients enterprise montrent que de nombreux projets génériques se basent sur des tests manuels limités ou la réputation, plutôt que sur une évaluation systématique par rapport aux exigences métier. Cette publication présente une méthodologie d’évaluation complète optimisée pour Bedrock avec Bedrock Evaluations et des patterns futurs à mesure que le paysage évolue. Pour plus d’informations sur l’évaluation des performances des grands modèles de langage (LLM), voir LLM‑as‑a‑judge sur Amazon Bedrock Model Evaluation. Les modèles de fond varient grandement selon plusieurs dimensions, et leurs performances interagissent de manière complexe. Notre matrice de capacités offre une vue structurée des dimensions critiques, notamment les quatre dimensions ci‑dessous (sans ordre particulier) : performance des tâches, caractéristiques architecturales, considérations opérationnelles et attributs de IA responsable. L’évaluation axée sur la performance des tâches a un impact direct sur les résultats métiers, le ROI, l’adoption par les utilisateurs et l’avantage compétitif. L’évaluation spécifique à l’agent est également nécessaire dans les applications d’IA agentique.

Quatre dimensions centrales (dans aucun ordre particulier)

Performance des tâches
Caractéristiques architecturales
Considérations opérationnelles
Attributs de l’IA responsable

Considérations liées à l’IA agentique

Lors de l’évaluation de modèles pour des agents autonomes, prenez en compte les capacités spécifiques à l’agent et, le cas échéant, les tests de collaboration multi‑agents. Cet article décrit une méthodologie qui affine progressivement les choix de modèles et qui reste alignée sur les objectifs métier et les réalités opérationnelles. AWS ML Blog

Ce qui est nouveau

La publication présente une méthodologie d’évaluation complète optimisée pour les implémentations Bedrock, alliant cadres théoriques et stratégies pratiques. Elle insiste sur quatre dimensions centrales pour l’évaluation : performance des tâches, caractéristiques architecturales, considérations opérationnelles et attributs de l’IA responsable. La méthode guide les utilisateurs pour attribuer des poids, filtrer les modèles via l’API d’information des modèles Bedrock et réduire de dizaines à 3–7 modèles pour une évaluation détaillée. Si l’API Bedrock ne fournit pas le filtre nécessaire, le catalogue de modèles Bedrock peut offrir des informations complémentaires. L’approche utilise Bedrock Evaluations pour structurer les données et les transformer en décisions exploitables, en allant au‑delà des tests standards par des tests comparatifs via le routage et des tests de vulnérabilité. Les combinaisons comme pipelines séquentiels, ensembles de vote et routage à coût optimisé sont évaluées en fonction de la complexité des tâches. Enfin, elle insiste sur la surveillance des performances en production et sur le caractère évolutif de la sélection des modèles. Pour les applications d’IA agentique, il est recommandé d’évaluer rigoureusement le raisonnement, la planification et la collaboration.

Pourquoi cela compte (impact pour les développeurs/entreprises)

En adoptant cette approche systématique, les organisations peuvent équilibrer performance, coût et exigences opérationnelles tout en restant alignées sur les objectifs stratégiques. En allant au‑delà des métriques standards et en adoptant une évaluation structurée, les équipes réduisent les risques de surdimensionnement et de décalage avec les cas d’usage, tout en améliorant les coûts, la performance et l’expérience utilisateur à long terme. Le cadre aide les utilisateurs Bedrock à prendre des décisions éclairées et fondées sur des preuves, avec une capacité d’adaptation lorsque la technologie évolue et que les besoins changent.

Détails techniques ou Mise en œuvre

La méthodologie se déploie à travers des étapes concrètes pour passer de l’exigence abstraite à un choix de modèle :

Définissez précisément les exigences de l’application et attribuez des poids pour créer une base d’évaluation.
Utilisez l’API d’information des modèles Bedrock pour filtrer les modèles selon des exigences strictes, ce qui réduit généralement les candidats à 3–7 modèles à évaluer en détail.
Si l’API Bedrock ne fournit pas tous les filtres souhaités, consultez le catalogue des modèles Bedrock pour obtenir des informations complémentaires.
Mettre en œuvre une évaluation structurée avec Bedrock Evaluations pour organiser les données et en tirer des insights.
Allez au‑delà des tests standards avec des tests comparatifs utilisant les capacités de routage de Bedrock pour collecter des données de performance réelles avec des utilisateurs.
Testez les vulnérabilités du modèle via des tentatives de prompt injection, du texte défi, des cas limites et des vérifications factuelles dans des domaines spécifiques.
Évaluez des combinaisons telles que pipelines séquentiels, ensembles de votes et routage à coût optimisé en fonction de la complexité de la tâche.
Concevez des systèmes pour surveiller les performances en production avec des tableaux de bord et des alertes, en reconnaissant que différents secteurs ont des exigences uniques.
Pour l’IA agentique, évaluez rigoureusement le raisonnement, la planification et la collaboration; prenez en compte les tests de collaboration multi‑agents lorsque nécessaire.
Considérez que la sélection des modèles est un processus évolutif, qui s’adapte aux besoins et capacités changeants, tout en assurant l’alignement sur les objectifs commerciaux et la réalité opérationnelle. Notes d’implémentation :
Le service Bedrock propose des modèles de fournisseurs leaders (ex. AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI, Writer, et d’autres) via une API unique, avec poolside et TwelveLabs annoncés comme « coming soon ». Cette interchangeabilité API permet des comparaisons côte à côte et des remplacements en douceur lorsque les besoins évoluent. AWS ML Blog

Points clés

Une approche disciplinée et multidimensionnelle est essentielle pour la sélection de modèles de base dans les projets d’IA générative.
Commencez par des exigences pondérées, filtrez via l’API Bedrock et limitez les candidats pour une évaluation détaillée.
Utilisez Bedrock Evaluations pour structurer les données, réaliser des tests comparatifs et surveiller la performance en production.
En plus des métriques standards, incluez les considérations IA agentique lorsque pertinent.
Considérez la sélection de modèles comme un processus continu qui évolue avec la technologie et les besoins métier.