Gestion des journaux
La collecte, le stockage et l'analyse des journaux de système et d'application issus des workflows d'IA pour soutenir l'audit, la gestion des incidents et le suivi des performances des modèles.
Les pipelines de journalisation centralisés ingèrent des journaux provenant de l'ingestion de données, des sessions de formation, des API d'inférence et des événements de sécurité. Les journaux sont structurés (JSON avec métadonnées), indexés dans des plateformes de recherche (ELK, Splunk) et conservés selon la politique. La gouvernance configure des règles d'alerte pour des modèles anormaux (par exemple, des taux d'erreur élevés), applique l'intégrité des journaux via le hachage, et s'assure que les contrôles d'accès aux journaux et les calendriers de rétention sont conformes aux exigences légales et internes.
Un chatbot de vente au détail enregistre chaque message utilisateur, réponse du modèle, score de confiance et métrique d'exécution dans une pile ELK sécurisée. Des alertes de sécurité se déclenchent lorsque les taux d'erreur dépassent les seuils ou que des informations personnelles identifiables apparaissent dans les journaux. Des audits trimestriels vérifient l'exhaustivité des journaux et le respect de la politique de rétention, facilitant des enquêtes judiciaires rapides en cas d'incidents.
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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.
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