Quel est le rôle d'un "grader" (évaluateur) dans un flux de travail d'évaluation de prompt ?	Il prend en entrée la sortie d'un modèle et fournit un signal objectif (comme un score).
Citez les trois types d'évaluateurs discutés dans le transcript.	Basé sur le code, basé sur le modèle et basé sur l'humain.
Comment fonctionne un évaluateur basé sur le code (code-based grader) ?	Il soumet la sortie du modèle à un extrait de code personnalisé pour des vérifications programmatiques.
Donnez un exemple de vérification qu'un évaluateur basé sur le code peut effectuer.	Vérifier la longueur de la sortie, la présence de mots spécifiques ou la validation de la syntaxe JSON.
Qu'est-ce qu'un évaluateur basé sur le modèle (model-based grader) ?	Il utilise une requête API supplémentaire vers un modèle pour évaluer la réponse du modèle original.
Quel est le principal inconvénient de l'évaluation basée sur l'humain (human-based grading) ?	Cela prend beaucoup de temps et est un travail très fastidieux.
Pourquoi est-il conseillé de demander plus qu'un simple score à un évaluateur basé sur le modèle ?	Pour obtenir des informations concrètes comme les forces, les faiblesses et le raisonnement derrière le score.