Explicabilité de l'IA
Le degré auquel la mécanique interne d'un système d'IA peut être comprise et interprétée par les humains.
L'ensemble de méthodes (modèles substituts, attribution de caractéristiques, contre-factuels) et de processus (documentation, tableaux de bord conviviaux) qui rendent les décisions de l'IA transparentes, permettant ainsi aux parties prenantes de comprendre, contester et faire confiance aux résultats.
Un modèle d'évaluation de crédit utilise SHAP pour mettre en évidence les facteurs financiers (par exemple, « faible historique de crédit ») qui ont influencé une décision de refus. Les agents de crédit examinent ces explications en parallèle avec la recommandation de l'IA, permettant aux demandeurs de corriger les inexactitudes et de demander une révision humaine.
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.