Contrôle de Qualité
La vérification continue des résultats et des processus d'IA par rapport aux référentiels et aux cas de test, afin de détecter les défauts, les incidents de biais ou les violations de politique.
Une pratique continue où des échantillons de résultats sont testés par rapport à des cas de référence connus, à des détecteurs de violations de politiques et à des contrôles d'équité. Les pipelines de contrôle qualité (QC) fonctionnent en parallèle avec la production, signalent les anomalies (par exemple, des schémas d'erreurs inattendus) et alimentent les systèmes de suivi des défauts. La gouvernance définit les taux d'échantillonnage QC, les critères de validation et les flux de travail de remédiation pour maintenir une intégrité élevée du système.
Le système de contrôle qualité d'une IA de modération de contenu échantillonne 1 % des publications signalées chaque jour et les compare aux jugements des modérateurs humains. Les divergences déclenchent une nouvelle formation immédiate si les taux d'erreur dépassent 5 %, garantissant un alignement continu entre les normes automatisées et humaines.
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