Gouvernance des modèles - IBM watsonx.governance

Gouvernance de modèles d’IA : le pouvoir du choix

L’IA générative a le potentiel de stimuler la productivité et de générer des milliers de milliards en valeur économique. Cependant, ces modèles s’accompagnent de nouvelles difficultés et de nouveaux risques. Que vous utilisiez des modèles d’IA générative ou des modèles de ML traditionnels, tous ont besoin d’être gouvernés.

L’ensemble d’outils IBM watsonx.governance dédié à la gouvernance de l’IA offre aux utilisateurs choix de modèles et flexibilité. Il peut être utilisé pour gouverner les modèles d’IA générative basés sur IBM watsonx.ai ainsi que les modèles développés sur des plateformes tierces, notamment Amazon Bedrock, Microsoft Azure et Open IA. Avec watsonx.governance, vous pouvez également gouverner des modèles de ML créés à l’aide d’outils tiers. Les clients peuvent choisir de déployer les deux types de modèles dans le cloud ou sur site.

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Avantages

Une plateforme de gouvernance unique

Accédez à un ensemble d’outils multimodèle adapté à l’entreprise sur une plateforme unique intégrée qui automatise la gouvernance des modèles d’IA générative et de ML.

Accélération de la création de valeur

Automatisez les outils et les processus tout au long du cycle de vie de l’IA pour réduire les erreurs manuelles et accélérer le développement de l’IA de manière sûre et responsable.

Favorisez une IA responsable et éthique

Fournissez des processus de modélisation transparents pour améliorer la précision, l’équité et l’explicabilité des modèles, ainsi qu’une documentation claire sur leur état et leurs fonctions.

Découvrir le fonctionnement

Pour une gouvernance efficace de l’IA générative, il est essentiel de surveiller et d’atténuer les risques désormais amplifiés provenant des modèles, des utilisateurs, des jeux de données et des réglementations. watsonx.governance propose trois principales fonctionnalités pour y parvenir.

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Suivi et transparence

watsonx.governance utilise des fiches d’information pour enregistrer et contrôler automatiquement les données de modèle. Chez IBM, nous les appelons les « étiquettes nutritionnelles » des modèles, car elles contiennent toutes les informations pertinentes sur ces derniers. Ces documents fournissent une vision globale de la gestion des risques et des performances tout au long du cycle de vie du modèle. De plus, ils servent de système de consignation de l’activité de développement et des indicateurs de performance. Les utilisateurs peuvent télécharger les fiches d’information ou les envoyer en tant que pièces jointes aux parties prenantes, ou bien s'en servir comme base dans le cadre d’audits.

Évaluation et documentation des modèles

Des indicateurs d’évaluation sont disponibles pour une série de cas d’utilisation, notamment le résumé du texte, la classification du texte, la traduction linguistique, la génération de contenu, la génération augmentée de récupération (RAG) et les questions-réponses. Les performances d’invites peuvent être vérifiées tout au long du cycle de vie de l’IA pour s’assurer qu’elles fonctionnent correctement et empêcher qu’elles ne produisent de contenu potentiellement nuisible ou inapproprié. Les fiches d’information sont utilisées pour documenter ces indicateurs d’évaluation.

Surveillance des modèles

Les indicateurs de performance sont contrôlés afin d’éviter les problèmes liés à la dérive, à la qualité et à la sécurité. Des seuils prédéfinis vérifient à la fois les entrées et les sorties du modèle d’IA générative, et des alertes sont émises en cas de détection de propos toxiques, haineux, abusifs et grossiers dans les entrées et les sorties du modèle. watsonx.governance surveille la taille, la latence et les changements de débit des données.

Vous souhaitez gouverner des modèles de ML créés à l’aide d’outils tiers avec watsonx.governance ?

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Ressources

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