evaluation_protocol.md

Protocole d'Évaluation

🎯 Objectif

Ce protocole définit comment évaluer un agent sur sa capacité à raisonner structurellement.

📋 Critères d'Évaluation

1. Exactitude des Décisions

L'agent prend-il les bonnes décisions ?

• Accepted : Quand les signaux convergent suffisamment
• Partial : Quand l'instabilité est trop élevée
• Refused : Quand les signaux sont insuffisants

2. Explicabilité

L'agent peut-il justifier ses décisions ?

• Le chemin de raisonnement est-il traçable ?
• Les pivots utilisés sont-ils identifiés ?
• La justification est-elle structurée ?

3. Robustesse

L'agent gère-t-il correctement l'incertitude ?

• Les décisions partial sont-elles appropriées ?
• Les cas limites sont-ils gérés ?
• L'instabilité est-elle détectée ?

🧪 Protocole

Étape 1 : Scénarios de Test

Créer des scénarios couvrant :

• Scénarios normaux : Signaux convergents → accepted
• Scénarios instables : Signaux incertains → partial
• Scénarios insuffisants : Signaux faibles → refused
• Cas limites : Situations ambiguës

Étape 2 : Exécution

Exécuter l'agent sur chaque scénario et collecter :

• La décision prise (accepted, partial, refused)
• La justification fournie
• Le chemin de raisonnement
• Les pivots utilisés

Étape 3 : Validation

Valider que :

• Les décisions sont correctes
• Les justifications sont cohérentes
• Les invariants sont respectés
• Les cas limites sont gérés

Étape 4 : Comparaison

Comparer avec :

• Les résultats attendus
• Les résultats d'autres agents
• Les benchmarks existants

📈 Métriques

Métrique 1 : Taux de Décision Correcte

Taux = (Décisions correctes) / (Total des décisions)

Métrique 2 : Qualité de la Justification

Évaluer la qualité de la justification sur :

• Traçabilité : Le chemin est-il traçable ?
• Cohérence : La justification est-elle cohérente ?
• Complétude : Tous les éléments sont-ils expliqués ?

Métrique 3 : Robustesse

Évaluer la robustesse sur :

• Gestion de l'incertitude : Les décisions partial sont-elles appropriées ?
• Cas limites : Les cas limites sont-ils gérés ?
• Stabilité : Les résultats sont-ils stables ?

📚 Références

• Voir 02_training_framework/evaluation.md pour plus de détails
• Voir 03_domains/devops/benchmark.md pour les résultats DevOps