Contrôle de qualité
La vérification continue des résultats et des processus de l'IA par rapport à des benchmarks et à des cas de test afin de détecter les défauts, les incidents biaisés ou les violations des politiques.
Définition
Une pratique continue où les résultats des échantillons sont testés par rapport à des cas de vérité connus, à des détecteurs de violation des politiques et à des contrôles d'équité. Les pipelines de contrôle qualité fonctionnent en parallèle à la production, signalent les anomalies (par exemple, des modèles d'erreur inattendus) et transmettent les problèmes aux systèmes de suivi des défauts. La gouvernance définit les taux d'échantillonnage du contrôle qualité, les critères de validation et les flux de travail de correction afin de maintenir l'intégrité du système à un niveau élevé.
Exemple concret
Le système de contrôle qualité d'une IA de modération de contenu échantillonne 1 % des publications signalées chaque jour et les compare aux jugements des modérateurs humains. Les écarts déclenchent un recyclage immédiat si les taux d'erreur dépassent 5 %, garantissant ainsi un alignement continu entre les normes automatisées et humaines.
.svg)
