Serveur MCP Enzai
Se connecte à votre IA.
Tout agent compatible MCP bénéficie de la même connexion encadrée, là où vos équipes travaillent déjà.
Quelques-unes de nos intégrations
Outils de workflow
Jira, ServiceNow
Fournisseurs de modèles
Anthropic, OpenAI
Outils d’agents
Copilot Studio, Claude Enterprise
Environnements de développement
Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Databricks

Glossaire

Audit d'IA explicable

Audit d'IA explicable

Audit d'IA explicable

Un processus d'évaluation visant à vérifier si les explications fournies par l'IA respectent les politiques internes et les exigences réglementaires, garantissant ainsi un niveau de transparence adéquat.

Un processus d'évaluation visant à vérifier si les explications fournies par l'IA respectent les politiques internes et les exigences réglementaires, garantissant ainsi un niveau de transparence adéquat.

Mis à jour

Un examen systématique des artefacts d'explication par des équipes de conformité internes ou des auditeurs externes, visant à les comparer à des listes de contrôle des politiques internes (par exemple, « Chaque décision à haut risque inclut-elle une explication contrefactuelle ? »), à des exigences réglementaires (par exemple, le droit à l'explication du RGPD) et aux besoins des parties prenantes. L'audit évalue à la fois l'exactitude technique et l'utilisabilité, documente les conclusions et émet des plans de remédiation pour combler toute lacune dans la couverture ou la qualité des explications.

Exemple

Un organisme de réglementation financière réalise un audit d'IA explicable (XAI) sur l'IA d'évaluation de crédit d'une banque. Les auditeurs échantillonnent les refus, examinent les explications correspondantes, vérifient que chacune comporte des justifications claires ainsi que des suggestions de mesures correctives, et confirment que les journaux d'explications sont conservés pendant la période obligatoire de cinq ans. Tout manque ou insuffisance dans les explications entraîne des mesures correctives de la part de la banque.

Gouvernez l’IA que vous utilisez réellement.

Gouvernez l’IA que vous utilisez réellement.

Gouvernez l’IA que vous utilisez réellement.

Partez de ce qui est déjà utilisé.

Partez de ce qui est déjà utilisé.

Partez de ce qui est déjà utilisé.

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

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