Validation
Le processus de confirmation qu'un modèle d'intelligence artificielle fonctionne de manière précise et fiable sur les tâches prévues et répond aux critères de performance définis.
Un ensemble complet de contrôles — incluant l’évaluation sur des jeux de test de validation (hold-out), des tests de résistance dans des scénarios de cas limites, des audits d’équité entre sous-groupes et des évaluations de sécurité — qui vérifient qu’un modèle est prêt pour la mise en production. La validation comprend un examen indépendant par une équipe de validation, la documentation des méthodes et des résultats dans un rapport de validation formel, ainsi qu’une approbation explicite avant le déploiement.
Une IA d’imagerie médicale fait l’objet d’une validation en étant exécutée sur une suite de tests sélectionnée comprenant des cas rares de tumeurs, en évaluant la sensibilité et la spécificité, en effectuant des contrôles d’équité entre les groupes d’âge et en simulant des entrées bruitées. Ce n’est qu’après avoir satisfait à tous les critères et obtenu l’approbation requise qu’elle reçoit l’autorisation d’utilisation clinique.
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