Questions & réponses

Comment identifier les risques spécifiques à l'IA comme les biais, la dérive et les menaces adverses ?

Identifiez les risques liés à l'IA par une analyse du cycle de vie : risques liés aux données (biais, qualité), risques liés au modèle (dérive, surapprentissage), risques de déploiement (attaques adverses, mauvais usage) et risques opérationnels (boucles de rétroaction, effets imprévus).

Comment surveiller les risques liés à l'IA en production ?

Surveillez les risques liés à l'IA au moyen d'indicateurs de performance, de la détection de la dérive, d'indicateurs d'équité, de tests adverses, du suivi des incidents et des retours des utilisateurs. Combinez des tableaux de bord automatisés avec un contrôle humain périodique et des processus d'escalade.