Classification
Une technique d'apprentissage supervisé en apprentissage automatique où le modèle prédit la catégorie ou l'étiquette de classe des nouvelles observations en se basant sur des données d'entraînement.
Implique un entraînement sur des exemples étiquetés (caractéristiques → classe) afin d’apprendre les frontières de décision. La classification peut être binaire (spam vs non-spam) ou multi-classe (reconnaissance de l’écriture manuscrite). Les pratiques de gouvernance incluent la validation de l’équilibre des classes, le suivi de la précision par classe et la mise à jour des modèles à mesure que les définitions de classes évoluent (par exemple, de nouveaux types de fraude).
L’équipe de lutte contre la fraude d’une banque déploie un classificateur qui signale les transactions comme « légitimes », « frauduleuses » ou « à examiner ». Elle l’entraîne sur des transactions historiques étiquetées, surveille les taux de faux positifs par catégorie et le réentraîne chaque trimestre afin de prendre en compte les nouveaux schémas de fraude.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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