Qu'est-ce qu'IBM Watson OpenScale ?
Découvrez comment IBM Watson® OpenScale™ suit et mesure les résultats de l'IA tout au long de son cycle de vie, et s'adapte à l'IA et la régit en fonction de l'évolution des situations métier - pour les modèles créés et utilisés n'importe où.
Actualités et ressources issues de l'IA
451 Research récompense l'innovation de Watson OpenScale
Les utilisateurs métier peuvent désormais examiner des modèles sans l'aide des spécialistes des données. Découvrez comment dans le rapport.
KPMG : Piloter l'IA responsable avec Watson OpenScale
Kelly Combs, IBM Women Leader en IA, explique comment Watson OpenScale aide à régir et adapter l'IA pour les clients KPMG.
Découvrr comment libérer la valeur de vos données
Regardez un discours sur une architecture fiable qui permet de contrôler l'impact commercial et les risques de l'IA.
Regarder le webinaire : Valeur d'IA plus rapide
Obtenez des conseils d'expert sur les tendances et les meilleures pratiques qui renforcent le ROI de l'IA.
Actualités : Détection automatique des biais de l'IA
Découvrez comment Watson OpenScale marque automatiquement les problèmes de biais potentiels dans vos modèles d'IA.
Faits marquants de Wimbledon présentés par l'IA
Découvrez comment OpenScale aide à choisir les meilleurs moments pour offrir du contenu de qualité aux amateurs de tennis.
Fonctionnalités
Mesure et suivi des résultats de l'IA
Suivez les performances de l'IA de production et son impact sur les objectifs métier grâce à des indicateurs exploitables dans une console unique.
Ajustement de l'IA à l'activité
Appliquez les résultats métier pour créer une boucle de feedback continue qui améliore et soutient les résultats d'IA.
Gestion et explication de l'IA
Maintenez la conformité réglementaire en traçant et en expliquant les décisions d'IA au sein des workflows, et en détectant et en corrigeant intelligemment les biais pour améliorer les résultats.
Cas d'utilisation
Modélisation du risque de crédit
Les prêteurs peuvent surveiller les modèles de risque pour le rendement, le biais et l'explication afin de limiter l'exposition aux risques associés à la réglementation et de créer des résultats plus justes et plus explicables pour les clients.
Traitement des demandes explicables
Les souscripteurs d'assurance peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour évaluer avec plus de cohérence et de précision le risque de sinistres, assurer des résultats équitables pour les clients et expliquer les recommandations de l'IA à des fins de réglementation et de business intelligence.
Prévision des échecs des actifs CSP
Les spécialistes des données peuvent créer des modèles d'apprentissage automatique et travailler avec leurs équipes d'opérations informatiques pour recommander en toute confiance la maintenance proactive des actifs pour les fournisseurs de services de communication (CSP).
Fonctions de contrôle des modèles d'IA
Découvrez comment Watson OpenScale aide à supprimer le biais des modèles d'IA
Regardez une démonstration de Watson OpenScale qui détecte et atténue le biais des modèles d'IA dans un scénario de risque de crédit.
Découvrez comment Watson OpenScale explique les résultats de l'IA
Regardez une démonstration de Watson OpenScale qui explique les résultats de l'IA lors de l'exécution dans un langage métier.
Découvrez comment Watson OpenScale aide à corriger la dérive du mode IA
Suivez une démonstration de Watson OpenScale qui surveille et compare les données pour alertant les utilisateurs sur la dérive des modèles d'IA.