Validation du modèle
Les activités d'évaluation (par exemple, les tests par rapport à des données d'attente, des scénarios de crise) qui confirment qu'un modèle d'IA répond à son objectif et à ses critères de performance.
Définition
Un ensemble de contrôles préalables au déploiement comprenant : des tests a posteriori sur des données invisibles, des tests de résistance dans des conditions extrêmes ou contradictoires, des évaluations de l'équité et de l'étalonnage, et des analyses de sensibilité. Les rapports de validation documentent les méthodologies, les résultats et les éventuelles limites. La gouvernance nécessite des validateurs indépendants, des critères de validation clairs et une approbation officielle avant la mise en production.
Exemple concret
Un modèle de notation de crédit est validé par une équipe indépendante : elle le teste sur une période d'attente de deux mois, simule des scénarios de ralentissement économique, évalue l'équité entre les tranches de revenus et certifie que les indicateurs de performance et d'équité respectent les seuils politiques de la banque avant d'être approuvés pour une utilisation en direct.
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