Validation du modèle
Les activités d'évaluation (par exemple, tests sur des données de validation, scénarios de stress) qui confirment qu'un modèle d'IA répond à son objectif et à ses critères de performance.
Un ensemble de contrôles préalables au déploiement comprenant : des backtests sur des données inédites, des tests de résistance dans des conditions extrêmes ou adverses, des évaluations de l’équité et de la calibration, ainsi que des analyses de sensibilité. Les rapports de validation documentent les méthodologies, les résultats et toute limitation. La gouvernance exige des validateurs indépendants, des critères de validation clairs et une approbation formelle avant la mise en production.
Un modèle de notation de crédit est soumis à une validation par une équipe indépendanteu0000a0: celle-ci le teste sur un échantillon de validation distinct de deux mois, simule des scénarios de ralentissement économique, évalue l’équité entre les tranches de revenus et certifie que les indicateurs de performance et d’équité respectent les seuils fixés par la politique de la banque avant son approbation pour une mise en production.
« 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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