Apprentissage par Transfert
Une technique où un modèle développé pour une tâche est adapté à une tâche connexe, réduisant ainsi le temps de développement, mais nécessitant la gouvernance des biais hérités.
Implique l’ajustement de modèles préentraînés sur de nouvelles données spécifiques à une tâche. Bien qu’efficace, l’apprentissage par transfert propage tout biais ou toute vulnérabilité de sécurité du modèle de base. La gouvernance exige d’évaluer les biais du modèle de base et du modèle ajusté, de suivre la provenance et les licences du modèle de base, et de documenter les jeux de données et les hyperparamètres d’ajustement afin de garantir la conformité juridique et éthique.
Une équipe spécialisée en chatbots affine un modèle BERT open source à partir de transcriptions de service client. La gouvernance impose un audit des biais comparant le sentiment selon les données démographiques des clients, sur le modèle de base comme sur le modèle affiné. L’équipe documente la licence du modèle de base afin de confirmer les droits d’utilisation commerciale et consigne l’ensemble des paramètres d’affinage pour garantir la reproductibilité.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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