Modèle hybride
Systèmes d'IA combinant plusieurs paradigmes d'apprentissage (par exemple, symbolique et neuronal) pour équilibrer explicabilité et performance.
Définition
Architectures qui intègrent des modules (symboliques) basés sur des règles pour une logique transparente avec des réseaux de neurones pour la reconnaissance de formes. Les hybrides visent à tirer parti du meilleur des deux mondes : maintenir des raisonnements lisibles par l'homme pour les décisions critiques tout en obtenant une précision élevée sur les données non structurées. La gouvernance comprend l'orchestration des interactions entre les modules, la validation de la cohérence globale du système et la garantie que chaque composant répond à ses exigences de conformité respectives.
Exemple concret
Un outil de surveillance de la conformité utilise un moteur symbolique pour coder les règles réglementaires (par exemple, les clauses de consentement du RGPD) et un modèle de PNL neurale pour extraire le contexte des clauses des contrats. Le système hybride signale les contrats non conformes à l'aide d'une logique basée sur des règles, tandis que le modèle neuronal gère le texte non structuré, garantissant à la fois la transparence et la couverture d'un langage juridique diversifié.
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