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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 dans laquelle des exemples de sorties sont testés par rapport à des cas de référence établis, à des détecteurs de violation des politiques et à des contrôles d’équité. Les pipelines de contrôle qualité (QC) s’exécutent en parallèle de la production, signalent les anomalies (par exemple, des schémas d’erreur inattendus) et transmettent les problèmes aux systèmes de suivi des défauts. La gouvernance définit les taux d’échantillonnage du QC, les critères de validation et les flux de travail de remédiation afin de maintenir un niveau élevé d’intégrité du système.
Real world example:
Le système de contrôle qualité d’une IA de modération de contenu échantillonne quotidiennement 1 % des publications signalées et les compare aux évaluations des modérateurs humains. Les écarts déclenchent un réentraînement immédiat lorsque les taux d’erreur dépassent 5 %, garantissant ainsi un alignement continu entre les normes automatisées et les normes humaines.
