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Glossaire

Contrôle Qualité

Contrôle Qualité

Contrôle Qualité

La vérification continue des résultats et des processus de l'IA par rapport à des critères de référence et des cas de test, afin de détecter les anomalies, les risques de biais ou les violations de politiques.

La vérification continue des résultats et des processus de l'IA par rapport à des critères de référence et des cas de test, afin de détecter les anomalies, les risques de biais ou les violations de politiques.

Mis à jour

Une pratique continue dans laquelle des exemples de résultats sont testés par rapport à des cas de référence connus, des détecteurs de violation de politique et des contrôles d'équité. Les pipelines de contrôle qualité s'exécutent en parallèle de la production, signalent les anomalies (par exemple, des schémas d'erreur inattendus) et transmettent les incidents aux systèmes de suivi des anomalies. La gouvernance définit les taux d'échantillonnage de contrôle qualité, les critères de validation et les flux de travail de remédiation afin de maintenir l'intégrité du système à un niveau élevé.

Exemple

Le système de contrôle qualité d'une IA de modération de contenu échantillonne quotidiennement 1 % des publications signalées et les compare aux décisions des modérateurs humains. Toute divergence déclenche un réapprentissage immédiat si les taux d'erreur dépassent 5 %, garantissant ainsi une harmonisation continue entre les normes automatisées et humaines.

Gouvernez l’IA que vous utilisez réellement.

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Partez de ce qui est déjà utilisé.

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Réservez une démo et nous vous montrerons comment Enzai détecte l’IA utilisée, attribue un responsable à chaque système et en conserve la trace.

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