Les échantillons aléatoires manquent la forme de production
Des données peu représentatives produisent des résultats trop optimistes qui ne tiennent pas en production.
Évaluation MT et audit de préparation
Un benchmark contrôlé pour choisir des systèmes de traduction en toute confiance.
Prompsit conçoit des benchmarks de traduction automatique reproductibles qui comparent fournisseurs et modèles personnalisés sur la qualité, la fidélité structurelle, la latence et la fiabilité statistique.
Qualité
Signaux humains, LLM et métriques
Structure
Balises, placeholders et balisage
Latence
Tests de charge basés sur le débit
Preuves
Confiance, accord et significativité
Pourquoi les benchmarks MT échouent
Les déploiements réels exposent les systèmes de traduction à des contenus, formats et charges que les échantillons aléatoires et les métriques uniques ne capturent pas.
Un seul score masque des risques différents
Une métrique unique ne révèle pas les problèmes de structure, de couverture locale ou de stabilité système.
Un texte fluide peut encore casser l’interface
Les balises, placeholders et variables peuvent être modifiés, supprimés ou mal placés.
Les systèmes rapides peuvent échouer sous charge réelle
La latence et les erreurs apparaissent souvent seulement avec une concurrence et une charge réalistes.
Conception de benchmark proche de la production
Nous construisons des datasets qui reflètent la production : distribution des langues, types de contenu, taille des requêtes, longueur des segments et complexité du formatage.Le résultat est un benchmark qui prédit la performance réelle.
Comparaison contrôlée des fournisseurs
Les mêmes entrées, sorties anonymes, fournisseurs anonymisés et ordre mélangé réduisent le biais d’évaluation.Prompsit prépare des paquets d’évaluation aveugle et analyse les labels humains lorsqu’ils sont disponibles.
Évaluation qualité avec plusieurs signaux
Labels humains
Des linguistes experts évaluent l’adéquation et la fluidité en contexte avec une notation guidée par rubrique.
- Relecteurs spécifiques au locale
- Adéquation et fluidité
- Catégorisation des erreurs
- Score de confiance
Juges LLM
Des juges LLM calibrés fournissent des évaluations scalables et reproductibles.
- Notation pairwise et absolue
- Prompts alignés sur la rubrique
- Analyse de l’accord entre juges
- Accord humain vs LLM
Métriques automatiques
Des métriques standard et personnalisées triangulent la qualité sous plusieurs angles.
- COMET, BLEU, chrF, TER, METEOR
- Métriques structurelles supplémentaires
- Analyse de corrélation des métriques
- Complémentarité des signaux
Fidélité structurelle
Nous auditons les balises, placeholders, variables ICU, placeholders de style Rails et autres tokens protégés.L’analyse par alignement de mots vérifie que les balises entourent les mots traduits corrects.
<strong>
%{count}
{0}
||||
Préservation des balises et placeholders
Contrôles des tokens ICU et Rails
Exactitude du positionnement des balises
Vérification basée sur l’alignement
Validation statistique
Nous quantifions l’incertitude et rendons les différences significatives.Chaque recommandation est étayée par des preuves.
Intervalles de confiance
IC à 95 % pour scores et métriques
Tests appariés
Tests de signification entre fournisseurs
Accord entre annotateurs
Mesures d’accord inter-annotateurs
Accord des juges LLM
Cohérence entre juges LLM
Humain vs LLM
Analyse de corrélation et d’accord
Taille d’échantillon
Justification de taille et puissance
Latence et préparation de l’infrastructure
Nous testons les systèmes sous stress à plusieurs niveaux de concurrence pour mesurer le débit, la latence p99, le taux d’erreur et les caractères réussis par seconde.
Niveaux de débit (concurrence)
100
500
1K
2K
4K
Latence p99
842 ms
à 2K de concurrence
Taux d’erreur
0.28%
à 2K de concurrence
Caractères réussis / s
12.4K
à 2K de concurrence
Ce que vous recevez
Un package d’évaluation complet et reproductible pour étayer votre décision MT.
Méthodologie de benchmark
Conception et périmètre transparents
Dataset canonique d’évaluation
Façonné comme la production et versionné
Comparaison qualité
Résultats humains, LLM et métriques
Rapport de juge LLM
Scores, accord et analyse
Analyse métrique automatique
Scores métriques et corrélation
Rapport de balisage
Analyse des balises et placeholders
Rapport de latence
Débit, latence p99 et erreurs
Validation statistique
Tests, IC et mesures d’accord
Exemples d’échecs
Exemples d’erreurs par segment
Scripts reproductibles
Scripts d’évaluation et d’analyse
Rendez votre décision MT défendable
Un benchmark MT fiable n’est pas une seule note.C’est une chaîne contrôlée de preuves.