Précision
Le degré auquel les résultats d'un système d'IA reflètent correctement les données du monde réel ou les résultats escomptés.
Plus qu'un simple pourcentage, l'exactitude doit être mesurée sur plusieurs dimensions : la correction globale (vrais positifs + vrais négatifs), la performance des sous-groupes (par exemple, par région, démographique) et la robustesse des cas extrêmes (conditions rares). Ce n'est qu'en analysant ces aspects que les organisations peuvent s'assurer que le système se comporte de manière fiable en production et identifier les scénarios où une formation supplémentaire ou des ajustements du modèle sont nécessaires.
Une entreprise de véhicules autonomes teste son intelligence artificielle de détection des piétons dans des conditions ensoleillées, pluvieuses et nocturnes. Bien que le modèle soit précis à 98 % dans l'ensemble, il chute à 85 % sous une forte pluie. Les ingénieurs ajoutent ensuite des données d'entraînement spécifiques à la pluie et installent des capteurs infrarouges supplémentaires, augmentant ainsi la précision en conditions pluvieuses au-dessus de 95 % avant le prochain déploiement public.
Nous vous aidons à trouver des réponses
Quel problème Enzai résout-il ?
Enzai fournit une infrastructure de niveau entreprise pour gérer les risques et la conformité de l'IA. Il crée un système centralisé où les systèmes d'IA, les modèles, les ensembles de données et les décisions de gouvernance sont documentés, évalués et audités.
Pour qui Enzai est-il conçu ?
En quoi Enzai se distingue-t-il des autres outils de gouvernance ?
Pouvons-nous commencer si nous n'avons pas de processus de gouvernance de l'IA existant ?
La gouvernance de l'IA freine-t-elle l'innovation ?
Comment Enzai s'aligne-t-il avec l'évolution des réglementations en matière d'IA ?
Recherche, perspectives et mises à jour
Donnez à votre organisation les moyens d'adopter, de gérer et de surveiller l'IA avec une confiance de niveau entreprise. Conçu pour les organisations réglementées opérant à grande échelle.