Transparence de l'IA : gouvernance, explicabilité et pratiques de données
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
La transparence de l'IA nécessite de documenter les données, le comportement des modèles et les processus de prise de décision d'un système d'IA afin de respecter la conformité légale sous les nouveaux cadres réglementaires tels que l'EU AI Act. Les organisations peuvent opérationnaliser cette transparence et instaurer la confiance en mettant en œuvre des fiches de modèles (model cards), des fiches de données (data sheets), des journaux d'audit et des comités de gouvernance de l'IA transversaux.
* La transparence de l'IA documente les données, le comportement du modèle et les processus de prise de décision d'un système d'IA, et se distingue de l'explicabilité et de l'interprétabilité, qui traitent de questions plus restreintes sur les prédictions individuelles et la logique interne du modèle. * La pression réglementaire de l'EU AI Act, le premier cadre réglementaire complet sur l'IA, lie désormais directement la documentation sur la transparence à la conformité légale pour les systèmes d'IA à haut risque et à usage général. * L'opérationnalisation de la transparence nécessite des fiches de modèles, des fiches de données, des journaux d'audit et un comité de gouvernance de l'IA transversal, 65 % des leaders CX citant la transparence comme un impératif stratégique pour la confiance.