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La gouvernance de bout en bout de l’intelligence artificielle est critique en matière d’évolutivité. Les outils de watsonx.governance s’intègrent de façon fluide à vos systèmes existants pour automatiser et accélérer les workflows d’IA responsable afin de vous aider à gagner du temps, à réduire les coûts et à respecter les réglementations. Vous bénéficiez également de la possibilité de déployer l’IA partout où cela s’avère judicieux dans votre cloud hybride.
Comment faire évoluer l’IA à l’échelle de votre entreprise ? Quels sont les risques ? Où avez-vous obtenu vos données ? Quels modèles utilisez-vous ? Obtenez les réponses avec watsonx.governance.
Profitez d’outils automatisés qui fournissent des indicateurs de risque pour garder une longueur d’avance sur les menaces et aider à découvrir les vulnérabilités et les mauvaises configurations en matière de sécurité.
L’évolution de l’IA s’accompagne de celle des réglementations
Simplifiez la conformité grâce à des outils qui automatisent le processus d’identification des changements réglementaires et leur transposition en politiques applicables.
Automatisez et mettez à l’échelle la gouvernance de l’IA de bout en bout, depuis la sélection des bons cas d'usage jusqu’au développement, au déploiement, à la surveillance et au remplacement des modèles, dans n’importe quel modèle IBM ou tiers comme OpenAI et Amazon SageMaker.
Peu importe où vous souhaitez utiliser l’IA dans votre entreprise, une gouvernance forte et évolutive est essentielle
L’US Open a utilisé watsonx.governance pour éliminer les partis pris des données du tournoi et améliorer l’équité des courts de 71 % à 82 %.
Deloitte a tiré parti de watsonx.governance pour aborder divers aspects de la gouvernance de l’IA, notamment la conformité, la gestion des risques et la gouvernance du cycle de vie.
Tech Mahindra a combiné watsonx.governance avec TechM amplifAI pour aider les clients à étendre l’IA générative à l’ensemble de leurs activités.
L’IBM Office of Privacy and Responsible Technology a contribué à simplifier et à automatiser les tâches globales de confidentialité et de conformité de l’IA pour les modèles de machine learning.