Détection de Nouveautés
Techniques pour identifier les entrées ou scénarios qui diffèrent significativement des données d'entraînement, déclenchant une révision ou un mode de fonctionnement sécurisé afin de prévenir des défaillances inattendues.
Également appelée détection hors distribution, cette approche utilise des distances statistiques, des erreurs de reconstruction d’autoencodeur ou des estimations d’incertitude (par exemple, des réseaux bayésiens) afin de signaler les entrées anormales. La gouvernance configure des seuils pour les mécanismes de repli en mode sûr, consigne les événements de nouveauté pour l’analyse des incidents et met régulièrement à jour les modèles de détection afin de refléter l’évolution des distributions de données.
Une IA d’imagerie médicale signale tout examen dont la distribution des pixels s’écarte de l’ensemble d’entraînement de plus de deux écarts types. Lorsqu’une nouveauté est détectée, le système transfère l’examen à un spécialiste pour une revue manuelle et consigne l’événement pour une analyse ultérieure, empêchant ainsi le modèle de formuler avec assurance des diagnostics erronés sur des cas inhabituels.
« 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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