Gouvernance des actifs avec watsonx.governance

Utilisez watsonx.governance pour accélérer les flux de travaux d'intelligence artificielle responsables, transparents et explicables avec une solution de gouvernance d'intelligence artificielle qui fournit une surveillance de bout en bout pour les modèles d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle générative. Surveillez votre modèle de base et vos actifs d'apprentissage automatique de la demande à la production. Collectez des informations sur les modèles générés à l'aide d'outils IBM ou de fournisseurs tiers dans un tableau de bord unique pour vous aider à atteindre les objectifs de conformité et de gouvernance.

Développez une solution de gouvernance complète

A l'aide de watsonx.governance, vous pouvez étendre les meilleures pratiques de gouvernance de l'IA des modèles d'apprentissage automatique prédictif à l'IA générative tout en surveillant et en atténuant les risques associés aux modèles, aux utilisateurs et aux ensembles de données. Les avantages de cette approche sont les suivants:

  • L'IA responsable: étend les pratiques de l'IA responsable de la gouvernance des modèles d'apprentissage automatique prédictif à l'utilisation de l'IA générative avec n'importe quelle base ou fournisseur de modèles.
  • Explicabilité: utilisez l'automatisation pour améliorer la transparence et l'explicabilité des modèles suivis. Utilisez des outils pour détecter et atténuer les risques associés à l'IA.
  • Politiques transparentes et réglementaires: atténuez les risques liés à l'intelligence artificielle en suivant le cycle de vie de l'intelligence artificielle de bout en bout pour faciliter la conformité aux politiques internes et aux réglementations externes pour les solutions d'intelligence artificielle à l'échelle de l'entreprise.

Watsonx.governance s'appuie sur la solution IBM AI Governance en ajoutant la gouvernance pour les modèles d'invite pour les modèles de base.

Composants de watsonx.governance

Watsonx.governance comprend les fonctionnalités suivantes pour répondre à vos besoins en matière de gouvernance dans une solution intégrée :

Évaluation et surveillance des actifs liés à l'IA

Evaluation et surveillance des actifs d'IA étend les capacités de Watson OpenScale pour configurer des moniteurs qui évaluent vos actifs déployés par rapport aux seuils que vous spécifiez. Par exemple, vous pouvez configurer des seuils qui vous alertent lorsque les modèles prédictifs des machines fonctionnent en dessous d'un seuil spécifié d'équité dans les résultats surveillés, ou s'écartent de la précision. Vous pouvez également surveiller les modèles d'invite pour les dimensions afin de mesurer les interactions de l'IA générative. Un moniteur de santé de modèle fournit un suivi des performances en temps réel pour les modèles déployés.

Surveillance d'un déploiement pour la qualité de l'IA générative

Suivre les faits pour la gouvernance dans les cas d'utilisation de l'IA

La solutionAI Factsheets intégrée collecte les métadonnées pour les modèles d'apprentissage automatique et les modèles d'invite pour les modèles de base que vous suivez explicitement. Développez des cas d'utilisation d'IA pour collecter toutes les informations permettant de gérer un actif d'IA depuis la phase de demande jusqu'au développement et à la production. Gérez plusieurs versions d'un modèle ou utilisez des approches différentes pour résoudre un problème métier dans un cas d'utilisation. Les fiches de renseignements affichent des informations sur les actifs suivis, y compris les informations de création, les données utilisées pour entraîner ou inviter un modèle et l'emplacement de l'actif dans le cycle de vie. Consultez les informations générales relatives à tous les cas d'utilisation auxquels vous avez accès ou affichez les détails d'un cas d'utilisation particulier, le tout dans le but de respecter les objectifs en matière de politique et de conformité.

Suivez les actifs tout au long du cycle de vie de l'IA

Gérer la gouvernance et la conformité depuis la console de gouvernance

Grâce aux fonctionnalités de gouvernance des risques liés aux modèles de la console Governance, vous pouvez collecter des métadonnées sur les modèles de base et les modèles d'apprentissage automatique afin d'atteindre vos objectifs en matière de gouvernance. Utilisez la console Governance pour obtenir une vue d'ensemble complète des activités de gouvernance au sein d'une organisation.

Affichage de l'activité des actifs gouvernés à partir de la console de gouvernance

Etendez la gouvernance avec watsonx.ai

Pour créer une expérience de bout en bout permettant de développer des actifs puis de les ajouter à la gouvernance, utilisez watsonx.ai avec watsonx.governance. Watsonx.ai étend les services Watson Studio et Watson Machine Learning afin qu'ils fonctionnent avec les modèles de base, notamment grâce à des fonctionnalités permettant d'enregistrer des modèles de prompt pour une collection organisée de ressources de modèles linguistiques volumineux.

En plus de travailler avec des modèles de base organisés par IBM, vous pouvez utiliser des API watsonx.governance pour évaluer les invites pour des modèles de langue externes de grande taille. Consultez les exemples de carnets annotés pour plus de détails sur la connexion aux modèles d'IA générative hébergés par AWS Bedrock, Google Vertex AI et Azure OpenAI. Watsonx.governance prend en charge l'intelligence artificielle partout pour répondre aux besoins de votre entreprise.

La gouvernance en action

Votre stratégie de gouvernance est adaptée aux besoins de votre organisation. La gouvernance est un processus collaboratif qui implique des utilisateurs issus de différents rôles et domaines d'expertise.

Le graphique suivant illustre un processus de gouvernance type, qui commence par la définition d'un cas d'utilisation de l'IA pour résoudre un problème commercial et se poursuit par la demande d'un actif d'IA, tel qu'un modèle ou un modèle de prompt, pour résoudre le problème. La figure montre les différents rôles qui peuvent intervenir dans le processus, à commencer par le propriétaire du modèle qui définit le problème, puis le développeur qui crée l'actif, et enfin le validateur qui le teste. À l'étape suivante, un responsable des risques peut examiner et approuver la solution, la transmettre à un ingénieur ML Ops pour qu'il la déploie, puis la remettre à un développeur d'applications qui peut surveiller l'actif en production. Votre approche pourrait combiner certains de ces rôles.

Le flux de l' watsonx.governance

Un scénario de gouvernance

Un scénario de gouvernance type pourrait inclure la séquence suivante :

  1. Un utilisateur professionnel identifie le besoin d'une solution d'IA et crée un cas d'utilisation de l'IA pour demander un nouveau modèle.
  2. Lorsque la demande est enregistrée, le cas d'utilisation de l'IA est créé dans l'inventaire et le suivi commence. Au départ, le cas d'utilisation est à l'état « Brouillon » car aucune ressource n'accompagne la demande. En option, un processus d'approbation peut être mis en place pour automatiser l'examen et l'approbation du cas d'utilisation avant de l'attribuer à un data scientist.
  3. Lorsqu'un data scientist crée un modèle ou un modèle d'invite pour le cas d'utilisation, il associe l'actif à une approche dans le cas d'utilisation. Une approche représente une facette de la solution qui est suivie dans le cas d'utilisation. Un cas d'utilisation peut inclure plusieurs approches. Les détails relatifs à l'actif, tels que les données de formation et les détails de création, sont consignés dans une fiche d'information et stockés dans le cas d'utilisation.
  4. Au fur et à mesure que l'actif progresse dans son cycle de vie, le cas d'utilisation et les fiches d'information associées enregistrent toutes les mises à jour, y compris les déploiements et les résultats d'évaluation. Les collaborateurs peuvent générer des rapports à partir de cas d'utilisation de l'IA à des fins de conformité ou d'archivage. Depuis la console de gouvernance, les utilisateurs peuvent également évaluer les risques et vérifier la conformité réglementaire.
  5. Les validateurs et autres parties prenantes peuvent examiner les cas d'utilisation individuels de l'IA ou consulter les activités de gouvernance de l'entreprise à partir de la console de gouvernance afin de garantir la conformité avec les protocoles de l'entreprise.

Etapes suivantes

  • Planifiez votre stratégie de gouvernance
  • Consultez l' Atlas des risques pour en savoir plus sur les risques potentiels liés à l'utilisation des modèles d'IA. L'Atlas des risques fournit un guide pour comprendre certains des risques liés à l'utilisation de modèles d'IA, y compris l'IA générative, les modèles de base et les modèles d'apprentissage automatique. En plus de décrire les risques potentiels, il fournit un contexte réel. Il est conçu comme une ressource éducative et non comme un outil normatif.
  • Suivez le tutoriel Démarrage rapide: Evaluer et suivre un modèle d'invite pour évaluer et suivre un exemple de modèle d'invite.