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Distinguer exactitude, fiabilité des probabilités et intérêt d’une action, puis définir les règles de calibration et d’abstention avec des données indépendantes.

Mesurer séparément rappel des preuves, classement, fidélité et qualité des réponses, puis utiliser des expériences contrefactuelles pour trouver le véritable goulot d’étranglement d’un système RAG.

Un protocole reproductible pour vérifier si une configuration précise, locale ou par API, atteint le seuil exigé par votre workflow réel.

Spécifications, discours fournisseur, benchmarks, observations et recommandations ne prouvent pas la même chose ; face à la conclusion d’autrui, vérifier ce que chaque source soutient réellement.

Distinguer les artefacts du modèle, les conditions d’évaluation et les bénéfices sur les tâches réelles pour former un choix vérifiable.

Confier les jugements du type « lequel, quelle note, est-ce vrai » à un modèle de décision bon marché, à sortie typée et testable séparément : comment poser les questions, lire les probabilités, et quelles options hébergées ou locales existent aujourd’hui.

Choisir la gamme selon la tâche, compter ce que font gagner le cache et le batch, vérifier les réglages de données par défaut de chaque fournisseur, et garder une courte liste d’API gratuites pour les prototypes.