Le modèle de maturité d’IBM pour l’adoption de l’IA générative

Phase

Caractéristiques

Recommandations

1

• Consommer des modèles génériques
• Approche imprévisible et réactive
• Efforts localisés
• Compréhension limitée

• Développer une sensibilisation de base
• Initier des projets pilotes

2

• Modèles adaptés à l’environnement d’IA générative principal
• Processus incohérents
• Documentation initiale
• Reconnaître les besoins en matière de qualité des données

• Établir une stratégie centralisée
• Entraînement de base
• Évaluer les normes en matière de données

3

• Tirer parti des données d’entreprise dans les environnements d'IA générative
• Normes à l’échelle de l’entreprise
• Gouvernance établie
• Accent sur l’éthique

• Améliorer la collaboration
• Relever les défis de l’IA générative
• Mécanismes de feedback continu

4

• Exécuter et inférer des modèles d’IA générative pour dimensionner le calcul et les coûts
• Suivi actif des indicateurs
• Évaluation quantitative
• Des décisions basées sur les données

• Analyse avancée
• Alignement sur les objectifs métier
• Gestion robuste des risques

5

• Créer et utiliser des modèles dans différents environnements, en toute sécurité et à un coût optimal
• Raffinement continu
• Boucles de rétroaction établies
• Approche proactive

• Favoriser l’innovation
• Échanger avec les experts
• Revoir le cadre de gouvernance

Phase

Capacités d’IA générative

Maturité de la gouvernance

1

• Ressources sur l’IA générative : les bases du matériel et de la plateforme.
• Gestion de base des données : stockage initial et gestion des données.

Pas de gouvernance du cycle de vie de l’IA

2

• Centre de modèles : capacités de base d’importation des modèles et des données.
• Capacités supplémentaires : opérations informatiques de base pour l’IA générative.
• Les premières étapes du développement d’applications d’IA générative : régler les modèles de fondation.

Quelques politiques d’IA disponibles pour guider le cycle de vie de l’IA

3

• Hébergement de modèles : déploiement des modèles en tant que services d’API et gestion des politiques d’accès aux modèles.
• Personnalisation des modèles : introduction au réglage et à l’entraînement des modèles pour des besoins spécifiques.
• Réglage de l’IA générative : personnalisation de base à l’aide du prompt engineering et du réglage fin des modèles.

Ensemble courant d’indicateurs pour gouverner le cycle de vie de l’IA

4

• Gouvernance des modèles : traiter des questions telles que l’introduction de biais, le respect des réglementations et la conformité.
• Surveillance des modèles : capacités de surveillance en temps réel, incluant la détection de biais et la détection HAP.
• Capacités d’application de l’IA générative : incorporation de fonctionnalités avancées comme l’orchestration et la détection d’intention.

Validation et surveillance automatisées

5

• Personnalisation avancée des modèles : utiliser des plateformes cloud pour répondre à des besoins dynamiques.
• Surveillance et sécurité des prompts : garantir que les modèles sont protégés contre les menaces avancées.
• Réglage avancé de l’IA générative : personnalisation approfondie des modèles en fonction du jargon et des processus spécifiques à l’entreprise.
• Développement avancé d’applications d’IA générative : développement d’applications d’IA générative complètes et création de modèles potentiels en partant de zéro.

Gouvernance entièrement automatisée du cycle de vie de l’IA