Vérité de terrain
Les données ou étiquettes précises et réelles utilisées comme référence pour entraîner et évaluer les performances des modèles d'IA.
La référence faisant autorité — souvent annotée par des humains — à laquelle les prédictions du modèle sont comparées. Garantir une vérité terrain de haute qualité exige des protocoles rigoureux d’annotation des données, des vérifications de l’accord inter-annotateurs et une revalidation périodique à mesure que les définitions ou les contextes évoluent. La vérité terrain constitue le fondement des évaluations d’équité et de précision, et doit être stockée avec des métadonnées de provenance afin d’assurer l’auditabilité.
Dans la recherche sur la conduite autonome, des milliers d’images sont annotées manuellement avec des boîtes englobantes précises autour des piétons et des véhicules. Cette vérité terrain est utilisée pour entraîner les modèles de perception et évaluer la précision de détection dans des conditions variées, afin de garantir que les performances des modèles sont conformes aux exigences de sécurité du monde réel.
« 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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