Assurance qualité
Les processus et contrôles systématiques visant à garantir que les modèles d'IA et les pipelines de données répondent aux normes définies en matière de précision, de fiabilité et de conformité éthique.
Définition
Discipline proactive comprenant des révisions de code, des tests de validation des données, des pipelines d'évaluation de modèles et des points de contrôle de conformité intégrés au cycle de vie de développement. Les frameworks d'assurance qualité incluent des tests unitaires et d'intégration automatisés, des mesures standard de qualité des données, des analyses de détection des biais et des portes d'approbation avant le déploiement. L'assurance qualité continue garantit que chaque modification (mise à jour des données ou modification du code) passe des contrôles rigoureux, empêchant ainsi toute régression des performances ou de la conformité.
Exemple concret
Une société de services financiers met en œuvre l'assurance qualité en appliquant des hooks de pré-validation qui exécutent des validations de schémas de données et des scripts d'analyse des biais. Chaque validation de modèle déclenche des tests automatisés pour les seuils de précision et les mesures d'équité ; les défaillances bloquent les fusions jusqu'à ce que les problèmes soient résolus, garantissant ainsi que seuls les changements conformes et de haute qualité entrent en production.
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