Glossaire
Mis à jour
Une évaluation rigoureuse, et souvent indépendante, des données, du code, des résultats et des processus de gouvernance d'un système d'IA, englobant la vérification des biais, le contrôle de la confidentialité, la validation des performances et la conformité réglementaire. Elle se conclut par la rédaction d'un rapport d'audit formel.
Exemple
Un prestataire de soins de santé fait appel à un cabinet d'audit externe pour examiner son outil d'IA de diagnostic. Les auditeurs analysent la diversité des données relatives aux patients, testent le modèle sur des cas d'essai exclus représentant différentes catègories démographiques, vérifient que tous les dossiers de patients sont conformes aux règles de confidentialité et rédigent un rapport détaillé présentant les conclusions et les mesures correctives, garantissant ainsi la transparence et la conformité réglementaire.