Des mesures quantitatives (par exemple, dérive de précision, scores d'équité, temps de réponse aux incidents) utilisées pour surveiller la santé, les risques et les objectifs de conformité des systèmes d'IA.
Un ensemble d’indicateurs piloté par tableau de bord — spécifiques aux modèles (précision, latence), spécifiques à la gouvernance (pourcentage de modèles disposant d’évaluations d’impact à jour) et organisationnels (délai moyen de remédiation des biais). Les métriques sont examinées selon des cadences définies par les instances de gouvernance et reliées à des objectifs stratégiques, ce qui permet des décisions fondées sur les données concernant l’allocation des ressources, l’amélioration des processus et la priorisation des risques.
Le tableau de bord de gouvernance de l’IA d’une entreprise technologique inclut des KPI : 100 % des modèles en production disposent d’une validation à jour, le temps moyen de réponse aux incidents est inférieur à 24 heures, et les tendances mensuelles des indicateurs d’équité sont suivies. Le Conseil d’éthique des données examine ces indicateurs chaque trimestre afin d’orienter les mises à jour des politiques.
