Dernière mise à jour :
Les mécanismes automatisés ou manuels qui garantissent que les opérations d'IA respectent les politiques organisationnelles, les règles réglementaires et les principes éthiques.
L'ensemble des contrôles techniques (par exemple, les verrous de politique sous forme de code, les contrôleurs d'admission, les audits automatisés) et des processus de révision humaine qui valident la conformité lors de l'exécution et du déploiement. Les outils d'application des politiques interceptent les constructions de modèles, les déploiements et les appels d'API, les confrontent aux définitions de politiques (règles d'utilisation des données, seuils de risque des modèles) et bloquent ou signalent toute déviation pour examen.
Exemple concret :
Une entreprise de services financiers codifie sa politique de rétention des données dans un moteur de règles : toute opération de stockage plus ancienne que la durée de conservation (TTL) définie pour les champs de données personnelles (PII) est automatiquement purgée. Si un travail d'entraînement de modèle tente de charger des données supprimées, le moteur rejette le travail et en informe l'équipe de gouvernance des données.
