Maîtriser la gouvernance des modèles d’IA
Surmontez les défis pour réussir l’IA
Foire aux questions
Le non-respect des réglementations peut entraîner des sanctions, une atteinte à la réputation et des problèmes juridiques.
Pour relever ces défis, déployez des cadres de gouvernance qui garantissent que votre IA est conforme au RGPD, à l’HIPAA ou aux réglementations sur l’IA spécifiques au secteur. Définissez et appliquez des modèles de données normalisés pour le respect de la réglementation et permettre la découverte, la classification et le suivi automatisés des données pour maintenir la conformité.
Les résultats biaisés de l’IA peuvent nuire à la crédibilité et à l’inclusivité du processus décisionnel.
Pour compenser les biais de votre IA, surveillez les ensembles de données d’apprentissage et les résultats afin de détecter les biais et d’identifier les changements nécessaires. Utilisez des définitions de données normalisées pour garantir l’équité et réduire les incohérences dans les ensembles de données d’entraînement et automatiser le profilage et le marquage des attributs sensibles ou biaisés dans ces ensembles de données.
La dérive des modèles fait référence à la baisse des performances de l’IA causée par l’évolution des modèles de données et des conditions opérationnelles, ce qui peut nuire à la précision et à l’efficacité.
Pour gérer et atténuer efficacement la dérive, surveillez en permanence les performances du modèle d’IA et adaptez-vous à l’évolution de vos données. Cartographiez et modélisez l’évolution des ensembles de données afin d’anticiper les domaines où une dérive peut se produire et permettre un suivi en temps réel et des mises à jour du lignage afin de signaler la dérive et de maintenir la transparence.
Le manque de visibilité sur les décisions prises par l’IA peut entraîner une perte de confiance et une incapacité à justifier les résultats.
Le lignage des données peut améliorer la transparence et la responsabilité en matière d’IA en assurant la traçabilité des ensembles de données qui alimentent vos modèles d’IA. Visualisez vos structures et relations de données afin de créer un plan clair de données d’entrée d’IA, et suivez et affichez le lignage des données tout au long du cycle de vie des données afin de vous assurer que vos parties prenantes comprennent le flux et la transformation des données.
Les déploiements d’IA sans validation appropriée peuvent entraîner des risques accrus liés à des problèmes opérationnels ou à des préoccupations éthiques.
Pour tester en toute sécurité des modèles d’IA dans des environnements contrôlés, tirez parti de l’approche du cadre Medallion. Concevez et prototypez les flux de données et les schémas pour l’expérimentation de l’IA et gérez les politiques d’accès et de gouvernance dans les sandboxs afin de garantir une expérimentation contrôlée et éthique.