--- sourceDocument: Australie : activer l’IA sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/intelligent-experiences Release : - australia ft:locale : - fr-FR ft:publication_title : - Australie : activer l’IA ft:clusterId : - platai bundleId : - platai workflow : - Platform --- # Test de lot pour modèles multiples # Test de lot pour modèles multiples {#ariaid-title1} * Rversion finale: Australia * * Mis à jour 12 mars 2026 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 minutes de lecture Testez plusieurs Compréhension du langage naturel modèles (NLU) par rapport à un grand ensemble d'énoncés pour évaluer les performances des modèles. Ajoutez des jeux de tests, testez plusieurs modèles et consultez les résultats des tests. ## Utilisation synthétique {#batch-testing-nlu__section_fds_blv_vnb} Utilisez le test par lots pour modèles multiples pour créer et charger des jeux de tests composés d'énoncés et de leurs intentions attendues. Vous pouvez ensuite exécuter des tests sur vos modèles NLU. Le test par lots pour modèles multiples fonctionne avec les modèles pour toutes les langues NLU prises en charge. Consultez [NLU Prise en charge linguistique](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/N0r4skeLvL5~OjYCt_0NKg "L’application Console NLU prend en charge la création de NLU modèles dans différentes langues à utiliser dans d’autres applications, telles que Agent virtuel."). ## Installation {#batch-testing-nlu__section_kxx_jjd_lpb} Le test par lots multi-modèles fait partie de l'application - Fonctionnalités avancées disponible sur le Console NLUServiceNow® Store. Pour utiliser le test par lots pour modèles multiples, assurez-vous que le module d'extension Console NLU - Fonctionnalités avancées (com.snc.nlu.workbench.advanced) est actif sur votre instance. Pour plus d'informations, consultez [Installer Console NLU : fonctionnalités avancées](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/UL0EnY_YlqpfhhuBYqkiuA "Vous pouvez installer l’application Console NLU - Fonctionnalités avancées (com.snc.nlu.workbench.advanced) si vous disposez du rôle administrateur.") et [activez la console NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/sgRmOft3ymb~UYa6f61LTw "Activez les modules d’extension suivants pour activer le Console NLU."). ## Jeux de tests {#batch-testing-nlu__section_npp_clv_vnb} Les jeux de tests sont des listes d'énoncés et d'intentions mises en correspondance. Créez un jeu de tests à l'aide d'une table dans un fichier CSV ou XLSX (classeur Excel). La table doit contenir deux colonnes : une pour les énoncés et une pour l'intention attendue. Votre jeu de tests peut inclure jusqu'à 10 000 lignes. Pour tirer le meilleur parti du test de vos modèles NLU, vos jeux de tests doivent inclure des énoncés que le modèle est susceptible de rencontrer de la part de vos utilisateurs. Les énoncés de test doivent être dans la même langue que le modèle à tester. Le jeu de tests doit également inclure des énoncés sans intention attendue. L'inclusion d'énoncés sans intention attendue permet d'évaluer la capacité de votre modèle à détecter les énoncés qui ne sont pas pertinents et qui ne devraient pas avoir d'intention prédite. En incluant ces types d'énoncés, le test évalue mieux la capacité du modèle à percevoir les intentions et à répondre à vos utilisateurs. Si votre jeu de tests ne couvre pas au moins 60 % des intentions des modèles, vous pouvez toujours exécuter le test, mais le seuil recommandé peut ne pas être optimal. Remarque : Certains énoncés de test sont ignorés pendant le test si leur intention attendue ne correspond à aucune intention des modèles. Pour créer un jeu de tests, reportez-vous à la section [Créer un jeu de tests](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wWIzuwHyq6HcBFqKW7pdyg "Pour créer un jeu de tests ou l’ajouter à un NLU jeu de tests, vous pouvez charger un fichier d’énoncés de test mis en correspondance avec des intentions correctes. Utilisez le jeu de tests pour évaluer les performances de votre modèle."). Une fois que vous disposez d'un jeu de tests, vous pouvez tester les modèles NLU formés. Pour commencer les tests, reportez-vous à la section [Exécuter un test par lots pour modèles multiples](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/49KSYjW9rhyn8uvOZ1KXDw "Testez plusieurs Compréhension du langage naturel modèles (NLU) par rapport à un jeu de tests. Évaluez la qualité de vos modèles et affinez-les pour améliorer la prédiction d’intention."). Après avoir exécuté un test, vos résultats apparaissent sur la page Résultats du test . ## Résultats de tests {#batch-testing-nlu__section_syg_xct_lpb} La page Résultats des tests répertorie vos tests terminés et en cours. En un coup d'œil, la page de résultats affiche les modèles testés, le nombre d'énoncés et les pourcentages de prédiction. Pour afficher les détails d'un résultat de test, cliquez sur le nom du jeu de tests. La page Vue d'ensemble affiche des informations récapitulatives sur les résultats et comprend un graphique avec une répartition des prédictions. La page Intentions à surveiller (modèle actuel) affiche les 5 principales intentions manquées ou incorrectes. Cliquez sur le nom de l'intention pour explorer les énoncés de test qui ont été prédits de manière incorrecte. Utilisez ces informations pour améliorer le modèle. L'onglet Résultats détaillés répertorie les informations sur chaque énoncé qui a été testé. À partir d'ici, vous pouvez voir le résultat de la prédiction et le score de confiance par modèle pour chaque énoncé. Filtrez les résultats à l'aide de la barre de recherche ou en interagissant avec les outils de filtrage et les en-têtes de colonne. Vous pouvez également exporter les résultats des tests vers un fichier CSV en cliquant sur Exporter. Le fichier comprend les mêmes colonnes que la page des résultats détaillés. Pour en savoir plus sur la compréhension des résultats de vos tests, reportez-vous à la section [Tester et publier votre modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/dc9m_E~zAcavikB8Bbfm~Q "Évaluez les performances de votre NLU modèle afin d’identifier les domaines à améliorer. Publiez ensuite votre modèle pour le rendre disponible à d’autres applications telles que Agent virtuel.").