ISMS Copilot
Tester et évaluer

Tests et validation des modèles d'IA

Présentation

ISMS Copilot effectue des tests internes rigoureux avant de déployer de nouveaux modèles d'IA ou des mises à jour de modèles. Cela garantit que la plateforme maintient une précision de niveau audit pour les référentiels de conformité tels que l'ISO 27001, SOC 2 et l'ISO 42001.

Cet article explique notre flux de travail de test des modèles et les normes de qualité que nous appliquons avant qu'un modèle n'atteigne la production.

Flux de travail de test

Lors de l'évaluation d'un nouveau modèle ou d'une variante de modèle, nous suivons ce processus :

1. Test en branche isolée

Nous déployons le modèle candidat dans un environnement de branche dédié. Cela isole les tests des systèmes de production et permet une évaluation complète sans affecter les utilisateurs actifs.

2. Évaluation des tâches de conformité

Nous testons le modèle sur des tâches de conformité fondamentales qui représentent l'utilisation réelle d'ISMS Copilot :

  • Correspondance des référentiels - Mise en correspondance précise des contrôles entre les normes (par exemple, ISO 27001 ↔ ISO 42001)

  • Précision des références de contrôle - Citer correctement les contrôles de l'Annexe A par rapport aux clauses du système de gestion

  • Génération de politiques - Produire des documents prêts pour l'audit avec une structure et une terminologie appropriées

  • Analyse des écarts - Identifier les lacunes de conformité dans les documents téléchargés

Les invites de test utilisent le même système d'injection de connaissances dynamique qui alimente la production, garantissant des conditions d'évaluation réalistes.

3. Critères de décision

Un modèle doit répondre à ces exigences pour passer en production :

  • Zéro hallucination de contrôle - Aucun contrôle de référentiel fabriqué ou mal identifié

  • Précision structurelle - Distinction correcte entre les contrôles de l'Annexe A et les clauses

  • Reconnaissance d'erreur - Capacité à reconnaître et à corriger les erreurs lorsqu'il est remis en question

  • Gains de performance - Améliorations mesurables (vitesse, limites de jetons, coût) sans perte de précision

Les modèles qui échouent aux tests de précision sont rejetés, quels que soient les avantages en termes de performances. Le travail orienté audit exige de la fiabilité plutôt que de la vitesse.

4. Pipeline de déploiement

Si les tests réussissent :

  1. Déployer dans l'environnement de développement pour une validation étendue

  2. Surveiller les performances réelles et les cas limites

  3. Déployer en production avec une capacité de retour en arrière

Si les tests échouent, nous revenons au modèle précédent et documentons les résultats pour référence future.

Exemple concret : Grok-4-Fast-Reasoning

Cet exemple montre nos normes de test en action.

Contexte du test

Objectif : Évaluer Grok-4-Fast-Reasoning en remplacement de Grok-4 pour résoudre les erreurs de limite de jetons et réduire les coûts.

Tâche de test : Mapper les contrôles ISO 27001:2022 aux contrôles ISO 42001:2023 avec des références de contrôle précises fournies dans le contexte.

L'échec

Le modèle a produit cette erreur de correspondance :

  • Contrôle ISO 42001 : A.8.5 Information pour les parties intéressées

  • Grok-4-Fast-Reasoning mappé à : A.7.4 Communication

  • Correspondance correcte : Clause 7.4 Communication (pas Annexe A.7.4)

Dans l'ISO 27001:2022, l'Annexe A.7.4 est « Surveillance de la sécurité physique » (surveillance/détection dans les installations). Le modèle a confondu la numérotation des contrôles de l'Annexe A avec la numérotation des clauses du système de gestion — une erreur structurelle fondamentale pour le travail de conformité.

Échec de la reconnaissance d'erreur

La réponse du modèle à la correction était tout aussi préoccupante :

  1. Invité à repérer son erreur → N'a pas identifié l'erreur

  2. Interrogé spécifiquement sur l'A.7.4 → A fourni des informations correctes mais n'a pas reconnu l'erreur dans le tableau

  3. Contesté directement → A déclaré « Je n'ai pas halluciné » et a défendu la correspondance incorrecte

  4. A admis l'erreur seulement après avoir été traité de « malhonnête » avec le tableau problématique cité en retour

Décision

Résultat : ❌ Non adapté à la production

Raisonnement :

  • La vitesse était impressionnante, mais les échecs de référence de contrôle sont inacceptables pour des résultats destinés à l'audit

  • La mauvaise reconnaissance des erreurs pourrait induire en erreur les utilisateurs qui font confiance au résultat

  • Peut fonctionner pour des brouillons mais nécessite une validation humaine sur chaque référence de contrôle

Action entreprise : Retour à Grok-4 pour le déploiement en production.

Ce que cela signifie pour les utilisateurs

Lorsque vous utilisez ISMS Copilot, vous bénéficiez de modèles qui ont passé ces étapes de qualité :

  • Précision du référentiel - Les contrôles et les clauses sont correctement référencés

  • Fiabilité - Les modèles qui hallucinent ou refusent la correction sont rejetés

  • Prêt pour l'audit - Les résultats sont testés par rapport à des tâches réelles de mappage de conformité

Bien que nous testions rigoureusement, vérifiez toujours les résultats de l'IA par rapport aux normes officielles avant de les soumettre aux auditeurs. Consultez nos directives d'utilisation responsable pour les meilleures pratiques.

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