Ensemble de données de formation
La collection soigneusement sélectionnée de données annotées ou non annotées utilisée pour enseigner à un modèle d'intelligence artificielle les relations et les modèles qu'il doit apprendre pour accomplir sa tâche.
Un actif géré par la gouvernance qui fait l’objet de contrôles de qualité (exactitude, exhaustivité, représentativité), d’examens de confidentialité (suppression des données personnelles identifiables — PII) et d’évaluations des biais avant utilisation. Les jeux de données d’entraînement sont versionnés, catalogués avec des métadonnées (source, horodatage, responsable) et stockés de manière sécurisée. Les politiques de gouvernance garantissent que les mises à jour des jeux de données déclenchent une nouvelle validation et que la traçabilité de leur lignée est assurée afin de soutenir la reproductibilité et la conformité.
Une équipe de véhicules autonomes maintient un jeu de données de scènes routières étiquetées, collecté dans diverses zones géographiques. Avant d’ajouter de nouvelles données, elle exécute des contrôles automatisés de cohérence de l’étiquetage, supprime les informations personnelles identifiables (plaques d’immatriculation) et met à jour le registre du jeu de données. Les modèles référencent des versions spécifiques du jeu de données, garantissant que les entrées d’entraînement sont entièrement auditables.
« 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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