> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.befailproof.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Évaluations > Documentation des évaluations d'observabilité FailproofAI. Les problèmes de qualité vous trouvent désormais d'eux-mêmes, au lieu que vous en entendiez parler dans une plainte d'utilisateur. Connectez votre propre service de scoring une seule fois et FailproofAI Observability note automatiquement chaque exécution terminée — une baisse en utilité ou une hausse des hallucinations se manifeste d'elle-même, avant qu'un client ne s'en aperçoive. La grille de sessions avec une colonne de scores : chaque exécution porte un indicateur de statut d'évaluation et des badges codés par couleur pour l'utilité, la factualité et l'efficacité des outils *Chaque exécution sur la grille de sessions affiche ses scores ; les badges rouges, ambrés et verts font ressortir les exécutions faibles sans que vous ayez à ouvrir une seule transcription.* ## Arrêtez de contrôler les exécutions à la main Vous deviez auparavant vérifier quelques exécutions manuellement en espérant que les autres étaient correctes. Désormais, chaque session terminée est notée à l'instant où elle se clôt, sur les dimensions qui vous importent : utilité, efficacité des outils, factualité, sécurité, ou tout autre critère de qualité que vous définissez. Vous définissez les clés de score ; FailproofAI Observability stocke, suit les tendances et affiche tout ce que votre évaluateur renvoie. Aucune exécution ne passe à travers les mailles sans être notée, et vous n'apprenez plus une régression via un ticket de support. Les scores apparaissent sur la grille de sessions à **`//sessions`** (barre latérale → *observe* → *sessions*), avec un groupe de badges par ligne. Vous souhaitez voir uniquement les exécutions insuffisantes ? Filtrez la grille par plage de scores — par exemple, utilité inférieure à 0,5 — et accédez exactement aux exécutions qui méritent d'être lues. La consultation des scores nécessite la permission `evaluations:read`. ## Comprendre pourquoi une exécution a obtenu un faible score Un chiffre vous dit qu'une exécution était faible ; la page de session vous dit pourquoi. Ouvrez n'importe quelle exécution et le panneau droit affiche d'abord le résumé global, puis une barre par dimension avec le raisonnement de votre évaluateur sous chacune d'elles — vous passez de « score de 0,4 en factualité » à l'affirmation exacte qui était incorrecte en quelques secondes. Le panneau droit d'une session : le résumé de l'évaluation en haut, puis les barres de score par dimension avec une ligne de raisonnement chacune, à côté de la chronologie complète des événements *La vue détaillée de la session : résumé, barres de score par dimension et le raisonnement derrière chaque score, juste à côté de la chronologie des événements de l'exécution.* Vous avez déployé un évaluateur plus précis, ou vous consultez une exécution qui a planté avant d'être notée ? Un bouton **re-evaluate** (soumis à `evaluations:trigger`) recalcule le score de la session sur place et ajoute le nouveau résultat à sa chronologie, de sorte que les scores précédents restent visibles en historique. Vous le trouverez à **`//sessions/`**. ## Suivre l'évolution de la qualité sur l'ensemble du parc Une seule exécution avec un faible score, c'est du bruit ; une cohorte entière en déclin, c'est un signal. Les tableaux de bord sauvegardés transforment vos scores en tendance consultable d'un coup d'œil : utilité moyenne cette semaine par rapport à la semaine dernière, par agent, par environnement. Un tableau de bord qualité : barres de score moyen par dimension d'évaluation avec une tendance dans le temps *Un tableau de bord qualité sauvegardé suit l'évolution des clés de score que vous mettez en avant, de sorte qu'une dérive progressive est évidente bien avant qu'elle ne devienne un incident.* Les tableaux de bord se trouvent à **`//dashboards`** (barre latérale → *analyze* → *dashboards*), sont partagés à l'échelle de votre organisation entière, et chaque carte agrège les sessions correspondantes : leur nombre, la moyenne de chaque score mis en avant, et un graphique sparkline de tendance. « Open in sessions » vous amène directement dans les exécutions pré-filtrées derrière n'importe quel chiffre. La consultation requiert `dashboards:read` ainsi que `evaluations:read`. ## Connecter un évaluateur une seule fois Le scoring est optionnel et reste totalement désactivé jusqu'à ce que vous pointiez FailproofAI Observability vers un évaluateur. Vous déployez un petit service HTTP (Observability fournit une référence fonctionnelle que vous pouvez copier), vous définissez deux valeurs sur votre serveur, et toutes les exécutions à partir de ce moment sont notées automatiquement. Le guide complet, le contrat de scoring et le SDK se trouvent dans le guide approfondi. ## Liens connexes * [Suite d'évaluation](/fr/agenteye/evaluation-suite) : connectez votre évaluateur, le contrat de scoring et le SDK. * [Sessions](/fr/agenteye/sessions) : la grille exécution par exécution où les scores apparaissent. * [Tableaux de bord](/fr/agenteye/dashboards) : sauvegardez et partagez les tendances de qualité dans votre organisation. * [Audits](/fr/agenteye/audits) : l'autre fonctionnalité de qualité automatique d'Observability, pour les investigations inter-sessions.