Modélisation conjointe
Création de systèmes d'IA capables d'apprendre conjointement plusieurs tâches (par exemple, reconnaissance vocale et traduction), avec une gouvernance nécessaire pour des raisons de complexité et d'auditabilité.
Définition
Des architectures multitâches qui partagent des représentations et des pondérations entre des objectifs connexes, améliorant ainsi l'efficacité de l'échantillon mais augmentant le couplage et l'opacité. Les défis en matière de gouvernance consistent notamment à s'assurer que chaque tâche répond à ses exigences de performance et d'équité, à gérer des pipelines de déploiement complexes et à maintenir l'explicabilité. La documentation doit clairement définir la manière dont les composants partagés affectent les résultats de chaque tâche et la manière dont les mises à jour se propagent entre les tâches.
Exemple concret
Une IA dédiée au support client mondial utilise une modélisation conjointe pour la classification (« catégorie de problème ») et l'analyse des sentiments. Lors de la reconversion, l'équipe évalue séparément l'équité et la précision des deux tâches, enregistre les indicateurs de chaque tâche et examine tout impact croisé (par exemple, les biais de sentiment affectant la classification). La gouvernance garantit que les améliorations apportées à une tâche ne dégradent pas l'autre.
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