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 vérifications préalables au déploiement comprenant : des tests rétroactifs sur des données non vues, des tests de résistance dans des conditions extrêmes ou adverses, des évaluations d'équité et de calibration, et des analyses de sensibilité. Les rapports de validation documentent les méthodologies, les résultats et les éventuelles limitations. 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 validé par une équipe indépendante : ils le testent sur un ensemble de données de deux mois mis en réserve, simulent des scénarios de récession économique, évaluent l'équité entre les tranches de revenus et certifient que les indicateurs de performance et d'équité respectent les seuils de politiques de la banque avant son approbation pour une utilisation en direct.
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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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En quoi Enzai se distingue-t-il des autres outils de gouvernance ?
Pouvons-nous commencer si nous n'avons pas de processus de gouvernance de l'IA existant ?
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Comment Enzai s'aligne-t-il avec l'évolution des réglementations en matière d'IA ?
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