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IA et ML
Watson Studio
La lettre d’orientation SR 11-7 de la Réserve fédérale et de l’Office of the Comptroller of the Currency définit un modèle comme étant « …une méthode quantitative, un système ou une approche qui applique des théories, des techniques et des hypothèses statistiques, économiques, financières ou mathématiques pour traiter des données saisies et les transformer en estimations quantitatives. »
Un modèle peut présenter des risques lorsqu’il est utilisé pour prédire et mesurer des informations quantitatives et qu’il fonctionne de manière inadéquate. Une mauvaise performance du modèle peut conduire à des résultats indésirables et entraîner des pertes opérationnelles substantielles. Voici les avantages de la gestion des risques liés aux modèles dans une architecture d’information moderne :
- Atteindre plus rapidement la mise en conformité réglementaire et d’autres objectifs en matière de risque.
- Simplifier la validation des modèles sur plusieurs clouds.
- Tirer parti de modèles et de données s’exécutant quasiment partout.
Comment développer une IA responsable à grande échelle
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