Cadre XAI
Une approche structurée ou un ensemble de directives qu'organisations utilisent pour mettre en œuvre, mesurer et régir les pratiques d'explicabilité au sein de leurs systèmes d'IA.
Un programme formalisé—souvent composé de documents de politique, de normes techniques et de flux de processus—qui prescrit quand et comment appliquer les techniques d'explicabilité, définit les formats d'explication requis (par exemple, textuels, visuels), établit les rôles (propriétaires des explications, auditeurs) et établit des points de contrôle (examen de conception, validation avant déploiement, audits périodiques). Il garantit un déploiement cohérent et auditable de XAI aligné sur les exigences de risque organisationnel et réglementaires.
Un prestataire de soins de santé adopte un cadre XAI qui exige : (1) que tous les modèles de diagnostic incluent des explications locales pour chaque prédiction; (2) que la fidélité des explications doit dépasser 90 % mesurée par l'accord avec les influences factuelles; et (3) que des audits trimestriels XAI valident que les explications restent précises après un nouvel entraînement du modèle.
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Quel problème Enzai résout-il ?
Enzai fournit une infrastructure de niveau entreprise pour gérer les risques et la conformité de l'IA. Il crée un système centralisé où les systèmes d'IA, les modèles, les ensembles de données et les décisions de gouvernance sont documentés, évalués et audités.
Pour qui Enzai est-il conçu ?
En quoi Enzai se distingue-t-il des autres outils de gouvernance ?
Pouvons-nous commencer si nous n'avons pas de processus de gouvernance de l'IA existant ?
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Comment Enzai s'aligne-t-il avec l'évolution des réglementations en matière d'IA ?
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