Vision et supervision de l'IA
Les processus de gouvernance spécifiques aux systèmes de vision par ordinateur, garantissant la qualité des données, la vérification des biais et la transparence de la prise de décision basée sur l'image/la vidéo.
Définition
Pratiques de supervision spécialisées : audits de diversité des ensembles de données (éclairage, démographie, environnements), tests de robustesse contradictoire (occlusion, perturbations), explicabilité des caractéristiques visuelles (cartes de saillance) et critères de performance spécifiques au domaine (par exemple, précision des images médicales). Les organismes de supervision de Vision AI définissent des normes pour l'étiquetage des images, imposent des audits réguliers des résultats des modèles dans tous les sous-groupes et exigent un examen humain en permanence pour détecter les détections incertaines.
Exemple concret
L'IA d'un fournisseur de soins de santé pour les scans radiologiques est supervisée par Vision AI : l'équipe de gouvernance vérifie que les images d'entraînement incluent plusieurs types de scanners et des caractéristiques démographiques des patients, examine les explications des cartes de saillance sur les cas de test et demande aux radiologues d'approuver les détections peu fiables, garantissant ainsi une qualité élevée des données et des modèles pour les tâches d'imagerie diagnostique.
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