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sourceDocument: Xanadu Activer AI
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    - xanadu

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    - Xanadu Activer AI

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    - Platform


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# Tester votre modèle

# Tester votre modèle {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Xanadu
* 
* Mis à jour 1 août 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 minutes de lecture

Testez votre Compréhension du langage naturel modèle (NLU) par rapport à son jeu de tests par défaut. Les tests permettent de déterminer les performances de votre modèle avec le contenu actuel.

## Avant de commencer

* Assurez-vous que les modules d'extension NLU Model Builder - Core, NLU Model Builder Console NLU et Intelligence prédictive - Advanced Features sont tous installés et activés.
* Disposer d'un modèle formé pour Agent virtuel ou Recherche IA. Pour plus d'informations, consultez [Créer et former votre modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/BN1Oj26ZtLIi9zx7LWJWDg "Après la création d’un modèle, créez le contenu du modèle en ajoutant des intentions, des entités, du vocabulaire et des énoncés de jeu de tests. Le contenu de votre NLU modèle détermine la façon dont le modèle répond aux entrées de l’utilisateur.").
* Disposer d'un jeu de tests pour tester les modèles. Pour plus d'informations, consultez [Création et gestion de jeux de tests](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MEaDOi_s2K97QT3ssxHb3A "Utilisez le jeu de tests par défaut de votre NLU modèle pour tester les performances et la précision du modèle. Gérez votre jeu de tests dans le temps en générant ou en mettant à jour son contenu dans le Console NLUfichier .").
* Rôle requis : nlu_editor, nlu_admin ou admin. L'éditeur doit être affecté au modèle.
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## Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Exécutez un test de votre modèle à l'aide de son jeu de tests par défaut, qui contient les énoncés de test et leurs intentions attendues.

* Si une intention attendue dans votre jeu de tests ne correspond à aucune intention dans le modèle, les énoncés avec ces intentions ne sont pas utilisés pour le test. Ils ne sont pas inclus dans les résultats des tests.
* Les réponses en cours de conversation des actes de dialogue ne peuvent pas être essayées ou testées dans Console NLU.
* Lorsque le modèle ne renvoie aucune prédiction pour les énoncés marqués comme <kbd class="ph userinput">non pertinents</kbd>, ce résultat est considéré comme correct.
* Si votre jeu de tests ne couvre pas au moins 60 % des intentions dans le modèle, le système ne recommandera pas de seuil de confiance. Toutefois, vous pouvez toujours exécuter le test.

Dans cet exemple de scénario, vous avez formé votre modèle et souhaitez évaluer ses performances.

## Procédure

1. Accédez à la ToutConsole NLUModèles.  
   L'onglet Agent virtuel s'ouvre par défaut.
2. Sélectionnez l'onglet de l'application de votre modèle, puis le nom du modèle que vous souhaitez tester.
3. Dans l'onglet Détails du modèle de la vue d'ensemble du modèle, recherchez la carte de la phase Tester et publiez votre modèle, puis cliquez sur Phase d'affichage.
4. Sélectionnez Exécuter un nouveau test.  
   Remarque :  
   D'autres phases ne sont pas disponibles lors d'un test.
5. La boîte de dialogue Confirmer l'exécution d'un nouveau test s'ouvre. Sélectionnez OK.  
   Le test commence et le test est en cours... la page se charge.

## Résultats

Lorsque le test est terminé, la page Tester et publier votre modèle se recharge. Le champ Date d'exécution du test reflète la date et l'heure de ce test.

L'onglet Vue d'ensemble affiche un graphique des résultats des tests. Il affiche également une liste des 5 premières intentions incorrectes et des 5 premières intentions manquées.

L'onglet Résultats détaillés répertorie tous les énoncés de test et leurs résultats de prédiction.

Vous pouvez afficher les résultats des tests précédents en cliquant sur Afficher l'historique des tests sur Tester et publier votre modèle, ou en naviguant vers Test par lotsRésultats des tests.

## Que faire ensuite

Utilisez les résultats pour modifier et améliorer le contenu de votre modèle. Lorsque vous êtes satisfait des résultats, publiez votre modèle pour le rendre disponible aux applications consommatrices telles que Agent virtuel.