Contrôle de Version
La pratique de la gestion et du suivi des modifications du code de l'IA, des modèles et des ensembles de données au fil du temps pour garantir la reproductibilité et l'auditabilité.
Implique l’utilisation de systèmes comme Git pour le code, DVC ou LakeFS pour les données, ainsi que d’outils de registre de modèles pour les versions d’artefacts. Chaque modification — scripts de feature engineering, paramètres d’hyperparamètres, instantanés de jeux de données, binaires de modèles entraînés — est étiquetée et documentée. Le contrôle de version permet le retour arrière, la gestion des branches pour l’expérimentation, et une traçabilité complète de la manière dont tout modèle de production a été dérivé.
Une équipe de services financiers stocke son code de prétraitement dans Git, suit les jeux de données bruts et nettoyés via DVC, et enregistre chaque modèle entraîné dans MLflow avec ses paramètres et la version des données d’entrée. Lorsque des anomalies apparaissent, elle peut reproduire exactement toute version antérieure du modèle, ce qui facilite à la fois le débogage et la conformité aux audits.
Nous vous aidons à trouver des réponses
Quel problème Enzai résout-il ?
Enzai fournit une infrastructure de niveau entreprise pour gérer les risques et la conformité de l'IA. Il crée un système centralisé où les systèmes d'IA, les modèles, les ensembles de données et les décisions de gouvernance sont documentés, évalués et audités.
Pour qui Enzai est-il conçu ?
En quoi Enzai se distingue-t-il des autres outils de gouvernance ?
Pouvons-nous commencer si nous n'avons pas de processus de gouvernance de l'IA existant ?
La gouvernance de l'IA freine-t-elle l'innovation ?
Comment Enzai s'aligne-t-il avec l'évolution des réglementations en matière d'IA ?
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