Méthodologies et pratiques pour tester les modèles d’IA en termes de précision, de fiabilité, de sécurité et de conformité. Inclut les tests fonctionnels, la validation des performances, l’analyse des biais et de l’équité, la vérification de la robustesse, les tests de sécurité pour les vulnérabilités spécifiques à l’IA (injection de prompts, inversion de modèle, fuite de données) et l’évaluation du comportement dans des scénarios réels et adverses.