Garde-fous
Contraintes prédéfinies ou vérifications (techniques et politiques) intégrées dans les systèmes d'intelligence artificielle pour prévenir les comportements dangereux ou non conformes pendant l'exécution.
Des couches défensives — à la fois algorithmiques (seuils de confiance, assainissement des entrées, détecteurs d’attaques adversariales) et procédurales (paliers d’approbation, intervention humaine dans la boucle) — qui appliquent les limites de la politique. Les garde-fous limitent les sorties (p. ex., absence de discours haineux), restreignent les domaines de décision et déclenchent des actions de sécurité en cas de défaillance. Une gouvernance efficace des garde-fous exige de réviser et de mettre à jour les contraintes à mesure que de nouvelles menaces apparaissent, ainsi que de surveiller les tentatives de contournement.
Une IA de modération de contenu dispose de garde-fous qui bloquent les propos injurieux et les contenus extrémistes. Lorsque le niveau de confiance du filtre NLP est inférieur à 70 %, le système transmet la publication à un modérateur humain au lieu de la publier automatiquement, garantissant ainsi qu’aucun contenu dangereux n’atteigne le fil sans supervision.
« 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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