Transparence
La pratique consistant à rendre les processus des systèmes d'IA, la logique de décision, et l'utilisation des données clairs et compréhensibles pour les parties prenantes afin d'assurer la responsabilité.
Implique des divulgations publiques ou destinées aux parties prenantes — fiches descriptives des modèles, fiches de données, documentation des API — qui décrivent la manière dont les données sont collectées, dont les modèles sont entraînés, les hypothèses qu’ils intègrent et la façon dont les décisions sont prises. La transparence comprend également des explications, conviviales pour les utilisateurs, des décisions individuelles ainsi que des historiques de versions clairs. La gouvernance intègre des exigences de transparence dans les chartes de projet et impose des mises à jour régulières de la documentation à mesure que les systèmes évoluent.
Une agence de santé publique publie une « fiche modèle » pour son prédicteur d’hospitalisation liée à la COVID-19, détaillant les sources des données d’entraînement, les indicateurs de performance par région, les limites connues et les journaux de mise à jour, permettant ainsi aux cliniciens et aux décideurs publics de comprendre les résultats du modèle et de leur faire confiance.
« 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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