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sourceDocument: Xanadu Activer AI
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    - xanadu

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    - Xanadu Activer AI

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    - platai

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    - platai

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    - Platform


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# Tester et publier votre modèle

# Tester et publier votre modèle {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Xanadu
* 
* Mis à jour 1 août 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 minutes de lecture

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.

## Utilisation du résumé {#testing-your-model__section_wxp_kz2_xrb}

Testez votre Agent virtuel modèle OR Recherche IA par rapport à son jeu de tests par défaut pour voir comment le modèle réagit. Les résultats des tests fournissent des informations que vous pouvez utiliser pour améliorer votre modèle.  
Remarque :  
Le test de votre modèle nécessite la fonctionnalité de test par lots pour modèles multiples, disponible avec l'application Console NLU - Fonctionnalités avancées à partir de ServiceNow® Store. Pour plus d'informations, consultez [Installer Console NLU - Fonctionnalités avancées](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/eOygWmjmmy_VEV673i2I0g "Vous devez disposer du rôle administrateur pour installer l’application Console NLU - Fonctionnalités avancées (com.snc.nlu.workbench.advanced).").

Pour tester votre modèle, accédez à Console NLUModèles. Sélectionnez l'onglet de l'application de votre modèle, puis sélectionnez le nom du modèle. Dans la carte Tester et publier votre modèle , sélectionnez Phase d'affichage.

## Vue d'ensemble {#testing-your-model__section_b2f_lf2_dwb}

La phase Tester et publier votre modèle s'ouvre par défaut dans la page Vue d'ensemble . Les boutons Exécuter un nouveau test et Publier le modèle se trouvent ici.

La vue d'ensemble fournit des informations sur une exécution de test précédente, avec des histogrammes résumant les résultats du test.

Si vous avez des exécutions de test antérieures, vous pouvez les afficher en les sélectionnant dans la liste Date d'exécution du test .

Pour explorer la table des résultats des tests, sélectionnez l'onglet Résultats détaillés . Chaque énoncé de test est répertorié dans Résultats détaillés, avec sa prédiction.

## Comprendre les résultats des tests {#testing-your-model__section_y4w_kqy_dwb}

Les résultats du test montrent comment votre modèle a répondu aux énoncés du jeu de tests.

L'histogramme affiche les pourcentages de prédiction pour correct, correct parmi multiples, manqués et incorrects :{#testing-your-model__table_cyz_yt3_3qb__entry__2}

| Pourcentage | Description |
|-|-|
| Correct | Pourcentage d'énoncés pour lesquels votre modèle a correctement prédit l'intention. Lorsque le modèle ne prédit aucune intention pour les énoncés marqués comme <kbd class="ph userinput">non pertinents</kbd>, ce résultat est compté comme correct. |
| Correct parmi plusieurs | Pour les énoncés pour lesquels plusieurs intentions avaient été prédites. Pourcentage d'énoncés pour lesquels le modèle a correctement prédit l'intention ou les intentions, mais également des intentions qui n'appartenaient pas à l'énoncé. |
| Manqué | Pourcentage d'énoncés pour lesquels votre modèle n'a pas prédit d'intention, même s'il y avait une intention attendue. |
| Incorrect | Pourcentage d'énoncés pour lesquels votre modèle a prédit une intention incorrecte. |
[ ]

{#testing-your-model__table_cyz_yt3_3qb}

Les tests peuvent affecter le seuil de confiance du modèle. Le seuil de confiance détermine le niveau de confiance qu'un modèle doit avoir pour prédire une intention pour un énoncé. Pour en savoir plus sur les seuils de confiance, reportez-vous à [Paramètres du modèle NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/waun3_tJ9lVtdIglpE4azA "Modifiez le nom, la description ou le seuil de confiance de votre NLU modèle sur la page Paramètres de la vue d’ensemble du modèle.").

Pour en savoir plus sur les énoncés dont aucune intention ne doit avoir été prédite, reportez-vous à la section [Détection de non-pertinence dans NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/KcKzyRbpo9C4gSAyvHiNog "Gardez Agent virtuel les chats concentrés grâce à la détection de non-pertinence. Utilisez la fonctionnalité de détection de non-pertinence pour entraîner votre NLU modèle afin d’éviter de faire des prédictions pour des énoncés qui ne sont pas pertinents.").

## Publier le modèle {#testing-your-model__section_arr_pn2_dwb}

Le bouton Publier le modèle met la version actuelle du modèle à la disposition d'autres applications telles que Agent virtuel.  
Remarque :  
Si le modèle n'a pas été formé, le bouton Publier le modèle n'est pas disponible. Revenez à la phase Générer et former votre modèle pour former le modèle avant sa publication.

Pour en savoir plus sur la publication de votre modèle, reportez-vous à la section [Publier votre NLU modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/geLDf1uXMFE8o4fBDRNudQ "Publiez votre Compréhension du langage naturel modèle (NLU) pour l’activer et le rendre disponible pour une utilisation dans d’autres applications qui consomment NLU.").

## Test de lot pour modèles multiples {#testing-your-model__section_qh3_lpr_prb}

Dans la phase Tester et publier votre modèle , vous testez votre modèle par rapport à son jeu de tests par défaut. Avec le test par lots pour modèles multiples, vous pouvez effectuer des tests par rapport à d'autres jeux de tests, tester plusieurs modèles à la fois et consulter les résultats de vos tests. Pour utiliser le test par lots pour modèles multiples, accédez à Console NLUFonctionnalités avancées NLUTest de lot pour modèles multiples.

Pour plus d'informations, consultez [Test de lot pour modèles multiples](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/qAoDdsXH6LnCn7oQXMQvYQ "Testez plusieurs Compréhension du langage naturel modèles (NLU) par rapport à un grand nombre d’énoncés pour évaluer les performances des modèles. Ajoutez des jeux de tests, testez plusieurs modèles et affichez les résultats des tests.").  
Pour plus d'informations sur les jeux de tests, voir :

* [Créer un jeu de tests](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/EnySNqo5E1SmErA9hiOrLw "Pour créer ou compléter un NLU jeu de tests, vous pouvez charger un fichier d’énoncés de test correspondant à des intentions correctes. Utilisez le jeu de tests pour évaluer les performances de votre modèle.")
* [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 .")

Pour plus d'informations sur le processus de test, reportez-vous à la section [Tester votre modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/v0AzVjCzyKvv_lslFRxwcg "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.").
* **[Tester votre modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/v0AzVjCzyKvv_lslFRxwcg)**   
  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.
* **[Publier votre NLU modèle](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/geLDf1uXMFE8o4fBDRNudQ)**   
  Publiez votre Compréhension du langage naturel modèle (NLU) pour l'activer et le rendre disponible pour une utilisation dans d'autres applications qui consomment NLU.
* **[Comparer les versions brouillon et publiée de votre modèle NLU](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/vEYZImf9PNYw~vwgZtJW8A)**   
  Comparer un brouillon de modèle formé Compréhension du langage naturel (NLU) à sa version publiée la plus récente. Testez et examinez les changements pour vous assurer que votre modèle brouillon aura des performances accrues.