> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://wb-21fd5541-wbdocs-1882.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Créez des Leaderboards dynamiques dans les évaluations > Les Leaderboards dyniques vous permettent de configurer, personnaliser, enregistrer et mettre à jour des vues de Leaderboard directement depuis une évaluation. Lorsque vous travaillez avec les évaluations Weave, vous pouvez visualiser et personnaliser les résultats de vos expériences sous forme de Leaderboards. Les vues de Leaderboard enregistrées sont dynamiques : * À mesure que de nouveaux runs d’évaluation sont ajoutés * Et que les résultats correspondent aux filtres enregistrés Le Leaderboard se met automatiquement à jour pour les inclure, sans reconfiguration manuelle. Cela vous permet d’utiliser des vues comme des leaderboards persistants qui évoluent avec vos expériences.
## Visualiser les résultats d’Évaluation dans un Leaderboard
Lorsque votre projet contient des données d’Évaluation Weave, vous pouvez utiliser le tableau d’évaluation pour créer rapidement une vue Leaderboard Weave à partir d’un sous-ensemble filtré de résultats. Pour créer un Leaderboard Weave : 1. Accédez à [wandb.ai](https://wandb.ai). 2. Dans le menu latéral de Weave, cliquez sur **Évaluations**. 3. Appliquez des filtres au tableau d’évaluation pour limiter les données aux Models, Datasets ou runs que vous souhaitez comparer. 4. Dans la **barre d’outils du tableau d’évaluation**, cliquez sur **Visualize**. Weave crée automatiquement un panneau Leaderboard en utilisant uniquement les données actuellement filtrées dans le tableau. 5. Dans l’en-tête du panneau Leaderboard, cliquez sur **Configure** pour ouvrir le panneau **Edit Leaderboard**. Le panneau **Edit Leaderboard** vous permet de contrôler précisément l’affichage des Models, Datasets, évaluateurs et métriques. L’exemple suivant montre comment un tableau d’évaluation filtré est visualisé sous forme de Leaderboard et où configurer le Leaderboard obtenu. Page Évaluations montrant le tableau d’évaluation avec des filtres appliqués, le bouton Visualize dans la barre d’outils du tableau, et le panneau Leaderboard obtenu à droite avec le bouton Configure dans l’en-tête du panneau.
### Configurer les éléments du Leaderboard : visibilité et noms personnalisés
L’exemple ci-dessous montre le panneau **Edit Leaderboard** avec quatre onglets de configuration : Models, Datasets, Scorers et Metrics. Page Evaluations montrant le panneau Edit Leaderboard ouvert à droite, avec les onglets Models, Datasets, Scorers et Metrics pour configurer le Leaderboard. Dans le panneau **Edit Leaderboard**, vous pouvez : * **Activer/désactiver l’affichage** Sélectionnez les Models, Datasets, évaluateurs et métriques à afficher dans le Leaderboard en les cochant ou en les décochant. * **Renommer les Models, les Datasets et les évaluateurs** Attribuez-leur des noms d’affichage plus explicites (par exemple, renommer le run d’un modèle en `GPT-4` ou un jeu de données en `JokesV1`). Éléments renommés : * Sont mis à jour immédiatement dans le Leaderboard * Restent cliquables, ce qui vous permet toujours d’ouvrir la référence sous-jacente dans le panneau latéral * Se répercutent automatiquement partout où la vue Leaderboard est utilisée Vous pouvez ainsi comparer plus facilement les expériences à l’aide de noms parlants, sans modifier les objets sous-jacents.
### Configurer le comportement des métriques et le code couleur du Leaderboard
Dans le panneau **Edit Leaderboard**, pour chaque métrique, vous pouvez préciser si : * **Les valeurs les plus élevées sont les meilleures**, ou * **Les valeurs les plus faibles sont les meilleures** Ce paramètre affecte directement le code couleur du Leaderboard : * Le vert met en évidence la *meilleure* valeur. * Le rouge met en évidence la *moins bonne* valeur. * Les couleurs s’inversent automatiquement lorsque vous passez de « plus élevé = mieux » à « plus faible = mieux ». Cela garantit que les repères visuels restent pertinents pour différents types de métriques (par exemple, la précision par rapport à la latence ou au taux d’erreur).
## Enregistrer et réutiliser des vues de Leaderboard
Dans le panneau **Edit Leaderboard**, vous pouvez enregistrer votre Leaderboard personnalisé sous forme de vue réutilisable en cliquant sur **Save**. La vue de Leaderboard enregistrée comprend : * Les Models, Datasets, évaluateurs et métriques sélectionnés * Les libellés d’affichage renommés * Les paramètres de direction des métriques (une valeur plus élevée ou plus faible est préférable) * Les filtres appliqués
### Passer d’une vue enregistrée à l’autre
Cliquez sur le bouton **menu ()** à côté du titre de la page Évaluations pour ouvrir les vues enregistrées. Vous pouvez : * Revenir à la vue **par défaut** pour afficher le jeu de données complet. * Rouvrir une vue enregistrée pour rétablir instantanément toutes les personnalisations. Lorsque vous rouvrez une vue enregistrée, tous les renommages et les paramètres de métrique sont conservés.