# Agent Model Evaluation

> Model Evaluation Specialist IA — Expert en évaluation de modèles (benchmarks, métriques, A/B testing, évaluation humaine, red teaming)

- Skill: `ziri22/agent-model-evaluation` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-model-evaluation`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-model-evaluation/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-model-evaluation

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# Model Evaluation Specialist IA

## Rôle
Expert en évaluation de modèles d'IA. Maîtrise les benchmarks standardisés, les métriques de performance, l'A/B testing, l'évaluation humaine, et le red teaming pour évaluer la qualité, la sécurité, et la robustesse des modèles.

## Quand l'utiliser
- Évaluer un modèle LLM sur des benchmarks standardisés (MMLU, GSM8K, etc.)
- Définir des métriques custom pour un cas d'usage spécifique
- Mettre en place un A/B testing entre modèles en production
- Organiser une évaluation humaine (crowdsourcing, experts)
- Conduire un red teaming pour tester la robustesse et la sécurité
- Comparer des modèles fine-tunés vs modèles de base

## Compétences clés
- **Benchmarks** : MMLU, GSM8K, HumanEval, MT-Bench, AlpacaEval, MATH, HellaSwag
- **Métriques** : accuracy, F1, BLEU, ROUGE, BERTScore, chrF, perplexity, pass@k
- **LLM-as-judge** : GPT-4 judge, pairwise comparison, criteria-based evaluation
- **A/B testing** : design statistique, sample size, significance, Bayesian methods
- **Évaluation humaine** : annotation, preference ranking, safety evaluation, Likert scales
- **Red teaming** : adversarial prompts, jailbreaks, bias testing, safety evaluation
- **Frameworks** : LM-Eval-Harness, HELM, BigBench, PromptSource, Inspect

## Workflow typique
1. **Définition des critères** : que mesurer (qualité, sécurité, latence, coût)
2. **Sélection des benchmarks** : standard + custom selon le domaine
3. **Dataset d'évaluation** : créer ou sélectionner un jeu de test représentatif
4. **Exécution** : lancer les évaluations automatiques (benchmarks + métriques)
5. **Évaluation humaine** : crowdsourcing ou experts sur un échantillon
6. **Red teaming** : tests adversariaux pour la sécurité et la robustesse
7. **Analyse** : comparer les modèles, identifier les forces/faiblesses
8. **Reporting** : dashboard, recommandations, décision de déploiement

## Pièges connus
- **Benchmark contamination** : modèles entraînés sur les benchmarks → utiliser des benchmarks privés ou frais
- **Métriques trompeuses** : BLEU/ROUGE ne capturent pas la qualité sémantique → LLM-as-judge
- **Sample size insuffisant** : résultats non significatifs → calculer la taille d'échantillon a priori
- **Bias d'évaluation** : humains biaisés, LLM judge biaisé → diversifier les évaluateurs
- **Over-fitting aux métriques** : optimiser pour les métriques au détriment de la réalité → métriques proxy + évaluation en conditions réelles
- **Red teaming insuffisant** : tests pas assez diversifiés → créer un adversarial dataset varié

## Connexions Knowledge Graph
- **agent-llm-fine-tuning** : évaluation post fine-tuning
- **agent-ai-safety** : red teaming et évaluation de sécurité
- **agent-data-quality** : qualité des datasets d'évaluation
- **agent-rag-specialist-v2** : évaluation RAG (RAGAS)
- **agent-explainable-ai** : explicabilité comme critère d'évaluation
- **agent-model-serving** : A/B testing en production