Ce module permet de passer des métriques brutes à des conclusions fiables. Les apprenants découvriront pourquoi la rigueur statistique est indispensable lorsqu’on compare les résultats des grands modèles de langage (LLM). Ils apprendront à formuler des hypothèses claires, à concevoir et analyser des tests A/B, ainsi qu’à interpréter des résultats tels que les valeurs p et les intervalles de confiance afin de distinguer les gains de performance réels du bruit aléatoire. À l’issue de ce module, les apprenants seront en mesure de prendre en toute confiance des décisions fondées sur les données, en s’assurant que les modifications apportées aux prompts, aux modèles ou aux paramètres conduisent à des améliorations statistiquement significatives.

Ce module permet de passer des métriques brutes à des conclusions fiables. Les apprenants découvriront pourquoi la rigueur statistique est indispensable lorsqu’on compare les résultats des grands modèles de langage (LLM). Ils apprendront à formuler des hypothèses claires, à concevoir et analyser des tests A/B, ainsi qu’à interpréter des résultats tels que les valeurs p et les intervalles de confiance afin de distinguer les gains de performance réels du bruit aléatoire. À l’issue de ce module, les apprenants seront en mesure de prendre en toute confiance des décisions fondées sur les données, en s’assurant que les modifications apportées aux prompts, aux modèles ou aux paramètres conduisent à des améliorations statistiquement significatives.