Modèle Hybride
Les systèmes d'IA alliant plusieurs paradigmes d'apprentissage (par exemple, symbolique et neuronal) pour équilibrer l'explicabilité et la performance.
Les architectures qui intègrent des modules basés sur des règles (symboliques) pour une logique transparente avec des réseaux neuronaux pour la reconnaissance de formes. Les hybrides visent à tirer parti du meilleur des deux mondes : maintenir des chemins de raisonnement compréhensibles pour les décisions critiques tout en atteignant une haute précision sur les données non structurées. La gouvernance inclut l'orchestration des interactions des modules, la validation de la cohérence globale du système et l'assurance que chaque composant respecte ses exigences de conformité respectives.
Un outil de suivi de la conformité utilise un moteur symbolique pour encoder les règles réglementaires (par exemple, les clauses de consentement du RGPD) et un modèle de NLP neuronal pour extraire les contextes des clauses à partir des contrats. Le système hybride signale les contrats non conformes avec une logique basée sur des règles, tandis que le modèle neuronal gère le texte non structuré—atteignant à la fois transparence et couverture de divers langages juridiques.
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