Robustesse
La capacité d'un système d'intelligence artificielle à maintenir une performance fiable dans une variété de conditions difficiles ou adverses.
La propriété consistant à résister aux perturbations des entrées, aux changements de distribution ou aux vecteurs d’attaque (exemples antagonistes). Elle est obtenue grâce à l’entraînement antagoniste, aux méthodes d’ensemble ou à l’optimisation robuste. La gouvernance exige de spécifier des exigences de robustesse pour chaque cas d’usage, d’effectuer des tests selon des scénarios de contrainte définis et d’intégrer des contrôles de robustesse dans les processus de validation et de surveillance afin de garantir que les systèmes demeurent fiables dans des conditions réelles.
Un fournisseur de voitures autonomes soumet son système de vision à des simulations de brouillard, d’éblouissement et d’attaques par patchs adversariaux. Il intègre ces exemples adversariaux dans l’ensemble d’entraînement et applique une politique de gouvernance selon laquelle les performances, dans chacune de ces conditions, doivent atteindre des taux minimaux de détection avant tout déploiement sur autoroute.
« 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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