Exécuter l'évaluation

Mise à jour du 5 novembre 2026 — température. Sur Claude Opus 4.7 et tous les modèles suivants, une valeur de temperature, top_p ou top_k différente de la valeur par défaut renvoie une erreur 400, et la version d’API 2026-10-21 refuse ces trois paramètres dans tous les cas. Ils ont donc été retirés du code de cette leçon. Pour rendre une évaluation fiable sans eux, répétez les exécutions et regardez la dispersion des scores plutôt qu’un score isolé.

Les 3 fonctions du pipeline

Le découpage en trois fonctions n’est pas une coquetterie d’architecture : chacune isole une chose qui peut varier indépendamment. Le prompt change à chaque itération, la méthode de notation change une fois (au chapitre suivant), et l’orchestration ne change jamais. Séparer les trois, c’est pouvoir remplacer l’une sans toucher aux autres.

1. run_prompt() : fusionne un cas de test avec le template de prompt et appelle Claude
2. run_test_case() : exécute le prompt puis note le résultat
3. run_eval() : orchestre l’évaluation sur tous les cas de test

Le prompt à évaluer

On reprend le contexte de la leçon précédente : un assistant qui génère du code AWS.

PROMPT_TEMPLATE = """Tu es un expert AWS. Génère du code propre et fonctionnel.

Contexte : {context}
Type de sortie attendu : {type}

Requête : {input}"""

Les champs entre accolades ({context}, {type}, {input}) seront remplacés par les données de chaque cas de test.

Fonction 1 : run_prompt()

Cette fonction prend un cas de test et le template de prompt, fusionne les deux, et envoie à Claude :

from anthropic import AnthropicVertex
import json

client = AnthropicVertex(project_id="votre-projet", region="global")

def run_prompt(test_case, prompt_template):
    """
    Fusionne le cas de test avec le template et appelle Claude.
    Retourne la réponse brute de Claude.
    """
    # Remplir le template avec les données du cas de test
    prompt = prompt_template.format(
        context=test_case["context"],
        type=test_case["type"],
        input=test_case["input"]
    )

    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-5-5",
        max_tokens=4096,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    return "".join(block.text for block in response.content if block.type == "text")

Note : deux exécutions du même prompt peuvent donner deux scores différents — et vous ne savez plus si l’écart entre V1 et V2 vient de votre modification ou du simple hasard d’échantillonnage. On fixait autrefois temperature=0 pour limiter cet effet ; ce n’est plus possible sur les modèles actuels (voir l’encadré en tête de leçon). Exécutez donc chaque version plusieurs fois et comparez les moyennes et l’étendue des scores : c’est ce qui rend la comparaison honnête.

Fonction 2 : run_test_case()

Cette fonction exécute le prompt et note le résultat. Pour l’instant, on met un score placeholder (on implémentera la notation par modèle dans la leçon suivante) :

def run_test_case(test_case, prompt_template):
    """
    Exécute un cas de test : appelle Claude puis note la réponse.
    Retourne un dictionnaire avec l'input, la réponse et le score.
    """
    # Obtenir la réponse de Claude
    response = run_prompt(test_case, prompt_template)

    # Notation placeholder (sera remplacée par notation par modèle)
    score = 10  # Score temporaire

    return {
        "input": test_case["input"],
        "type": test_case["type"],
        "context": test_case["context"],
        "difficulty": test_case.get("difficulty", "non spécifié"),
        "response": response,
        "score": score
    }

Fonction 3 : run_eval()

La fonction principale qui orchestre l’ensemble :

def run_eval(dataset, prompt_template):
    """
    Exécute l'évaluation complète sur tout le dataset.
    Retourne la liste des résultats et le score moyen.
    """
    results = []

    for i, test_case in enumerate(dataset):
        print(f"Cas {i+1}/{len(dataset)} : {test_case['input'][:50]}...")

        result = run_test_case(test_case, prompt_template)
        results.append(result)

        print(f"  Score : {result['score']}/10")

    # Calcul du score moyen
    avg_score = sum(r["score"] for r in results) / len(results)

    print(f"\n{'='*50}")
    print(f"Score moyen : {avg_score:.2f}/10")
    print(f"Cas évalués : {len(results)}")

    return results, avg_score

Charger le dataset et lancer

# Charger le dataset généré précédemment
with open("dataset.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    dataset = json.load(f)

print(f"Dataset chargé : {len(dataset)} cas de test\n")

# Lancer l'évaluation
results, avg_score = run_eval(dataset, PROMPT_TEMPLATE)

Sortie typique :

Dataset chargé : 30 cas de test

Cas 1/30 : Écris un script qui crée un bucket S3 avec un nom ...
  Score : 10/10
Cas 2/30 : Écris une fonction Lambda qui déclenche une notifi...
  Score : 10/10
...
Cas 30/30 : Génère une regex qui valide un ARN AWS avec région...
  Score : 10/10

==================================================
Score moyen : 10.00/10
Cas évalués : 30

Évidemment, avec le score placeholder à 10, tous les résultats sont parfaits. La prochaine leçon introduit la notation par modèle pour obtenir des scores réels.

Examiner les résultats en détail

# Sauvegarder les résultats
with open("eval_results.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(results, f, indent=2, ensure_ascii=False)

# Analyser par catégorie
from collections import defaultdict

scores_par_type = defaultdict(list)
for r in results:
    scores_par_type[r["type"]].append(r["score"])

print("\nScores par type :")
for type_code, scores in scores_par_type.items():
    avg = sum(scores) / len(scores)
    print(f"  {type_code:10s} : {avg:.2f}/10 ({len(scores)} cas)")

# Analyser par difficulté
scores_par_diff = defaultdict(list)
for r in results:
    scores_par_diff[r["difficulty"]].append(r["score"])

print("\nScores par difficulté :")
for diff, scores in scores_par_diff.items():
    avg = sum(scores) / len(scores)
    print(f"  {diff:10s} : {avg:.2f}/10 ({len(scores)} cas)")

Comparer deux prompts

C’est l’aboutissement de tout ce montage, et la seule comparaison qui ait du sens : même jeu de test, même notateur, même modèle : une seule variable change, le prompt. Tout protocole qui fait varier deux choses à la fois produit un chiffre dont personne ne peut rien conclure.

PROMPT_V1 = """Tu es un expert AWS. Génère du code propre et fonctionnel.

Contexte : {context}
Type de sortie attendu : {type}

Requête : {input}"""

PROMPT_V2 = """Tu es un ingénieur cloud AWS senior. Génère du code de qualité production.

Règles :
- Code commenté et lisible
- Gestion des erreurs incluse
- Respecte les bonnes pratiques AWS

Contexte : {context}
Type de sortie : {type}

Requête : {input}"""

# Évaluer les deux versions
print("=== Évaluation V1 ===")
results_v1, score_v1 = run_eval(dataset, PROMPT_V1)

print("\n=== Évaluation V2 ===")
results_v2, score_v2 = run_eval(dataset, PROMPT_V2)

print(f"\nComparaison :")
print(f"  V1 : {score_v1:.2f}/10")
print(f"  V2 : {score_v2:.2f}/10")
print(f"  Delta : {score_v2 - score_v1:+.2f}")

Résumé

Le pipeline est en place. Les trois fonctions se décomposent clairement :

Il ne manque qu’une pièce : remplacer le score provisoire par une notation réelle. C’est l’objet des deux leçons suivantes. Le cours officiel prévient aussi que l’exécution prend du temps, une trentaine de secondes pour son petit jeu même avec Haiku : les appels sont faits l’un après l’autre. Pour un vrai jeu de test, on parallélise les appels. Quand personne n’attend le résultat, Agent Platform propose aussi les prédictions par lots : les requêtes partent d’une table BigQuery ou d’un fichier JSONL dans Cloud Storage, au format de l’API Claude, et coûtent moitié moins cher. L’API Message Batches d’Anthropic, elle, n’est pas disponible sur Vertex.

À vous de jouer

Monter le pipeline. Assemblez les trois fonctions, chargez votre dataset.json de la leçon précédente et lancez run_eval avec le score provisoire. Vérifiez que chaque résultat garde le cas, la réponse et le score.

Regarder les réponses. Avant toute notation, lisez dix réponses de la V1 : combien contiennent une explication ou un bloc Markdown alors que l’assistant devait rendre le code seul ? C’est ce que la notation devra mesurer.

Sources officielles : Running the eval (Claude Academy) · Batch predictions with Anthropic Claude models (Google Cloud) · Partner models pricing (Google Cloud : tarif des lots)

Points clés à retenir

• Trois fonctions : run_prompt (fusionner et appeler), run_test_case (exécuter et noter), run_eval (orchestrer et moyenner).
• Le découpage isole ce qui change : le prompt à chaque itération, la notation une fois, l’orchestration jamais.
• On compare deux prompts sur le même jeu, avec le même notateur et le même modèle, en répétant les exécutions.
• Un score provisoire permet de tester la mécanique avant d’écrire le vrai notateur.