De nombreuses entreprises ne parviennent pas à exploiter pleinement l’IA. Cela s’explique généralement par le manque de visibilité des parties prenantes sur les processus et les méthodes utilisés par la solution d’IA. Forte d’une expertise sectorielle de pointe, notre équipe vous offre les outils, les actifs et le partenariat dont vous avez besoin pour accélérer l’implémentation. Nous vous accompagnons dans toutes les étapes du cycle de vie de l’IA pour vous aider à fournir rapidement des solutions d’IA fiables à grande échelle.
Le modèle traite-t-il les divers groupes de personnes de la même manière ?
Comment se comporte le modèle dans le monde réel par rapport à l’entraînement ?
Les résultats du modèle peuvent-ils être interprétés par les utilisateurs finaux et les principales parties prenantes ?
Dans quelles conditions un modèle est-il susceptible de générer des résultats plus incertains ?
Les principales décisions relatives au développement des modèles sont-elles documentées et approuvées dans le cadre d’un processus clairement défini ?
Le modèle protège-t-il les données sensibles ?
Le modèle peut-il être protégé contre les attaques adverses ?
Découvrez ce que les clients mettent en œuvre pour améliorer le niveau de fiabilité de l’IA, accélérer le déploiement et répondre aux exigences de conformité réglementaires.
Le géant bancaire déploie un contrôle qualité de l’IA pour réduire les risques et améliorer les analyses, en opérationnalisant l’IA d’une manière reproductible, durable et fiable.
Une startup du secteur de la santé utilise l’IA prédictive pour protéger les nouveau-nés les plus vulnérables, en réduisant de plusieurs heures le temps nécessaire à l’identification des nourrissons à risque, tout en protégeant la confidentialité des données des patients.
Un moteur de recommandations alimenté par l’IA utilise les données pour aider les conseillers financiers à partager des produits de technologie financière inclusifs et équitables, renforçant ainsi la sécurité financière des communautés à faibles revenus.
Dans un monde où la confiance, la transparence et l’explicabilité de l’IA sont importantes, chaque organisation a besoin de se sentir à l’aise pour comprendre comment les informations analytiques sont générées et les décisions prises.
Documentez, gouvernez et surveillez les modèles de machine learning sur une plateforme de données et d’IA multicloud prise en charge par RedHat OpenShift, et mettez en œuvre la gouvernance du cycle de vie, la gestion des risques et la conformité réglementaire dans votre entreprise.
Une IA bien gouvernée nécessite une planification proactive pour aligner les personnes, les tâches et les technologies. Les outils et processus automatisés permettent de produire des solutions d’IA plus cohérentes, conformes et efficaces à grande échelle.
Solutions
Assurer la formation et l’habilitation
Bénéficiez de l’expertise d’IBM en matière de fiabilité de l’IA, y compris les meilleures pratiques et les recommandations sectorielles. Assurez la formation et l’habilitation sur tous les aspects du cycle de vie de l’IA. « Apprenez en pratiquant » avec un travail parallèle de planification, de développement, de déploiement et d’exploitation de solutions d’IA dignes de confiance.
Créer un plan d’action en matière d’IA
Lors de la planification de solutions d’IA, il est essentiel de convertir les besoins métier en exigences spécifiques et réalisables afin de garantir la confiance dans la solution elle-même, ainsi que dans son suivi et sa maintenance. La planification de solutions pour l’IA utilise une méthode structurée pour définir les besoins métier en matière d’IA et les convertir en spécifications techniques précises.
Créer des solutions d’IA fiables avec une approche agile
Au cœur de l’utilisation de l’IA par les entreprises se trouve une solution d’IA spécifique, généralement un modèle de machine learning, qui se doit d’être fiable. Une équipe expérimentée de data scientists et de praticiens de l’IA produit une solution initiale présentant les caractéristiques nécessaires à une IA fiable en seulement six semaines, en utilisant des méthodologies agiles.
Déploiement efficace et fiable de l’IA
Même le meilleur modèle d’IA n’apporte aucune valeur à l’entreprise tant qu’il n’est pas déployé et utilisé avec assurance. La clé pour faire passer les modèles de la phase de développement à celle de test en production est la confirmation, non seulement de la précision, mais aussi des caractéristiques sérieuses et de la gestion de la configuration, qui doivent être maintenues pour prouver la fiabilité des modèles en question. MLOps Validate and Deploy établit des pipelines pour l’ensemble du processus, quels que soient les outils utilisés pour développer les modèles.
Travailler avec confiance et transparence
Même dotés des meilleurs processus de planification et de développement d’une solution fiable, nous avons besoin d’un contrôle et de processus spéciaux pour les modèles de machine learning afin de pouvoir les utiliser en toute confiance. MLOps Monitor and Manage utilise IBM Cloud Pak for Data et OpenScale pour établir une surveillance opérationnelle des éléments clés de l’IA digne de confiance.
Des flux de travaux d’IA responsables, transparents et explicables
IBM AI Governance fournit des outils et des processus automatisés permettant à une organisation de diriger, de gérer et de contrôler l’ensemble du cycle de vie de l’IA. L’opérationnalisation de l’IA aide à mettre en place des flux de travaux d’IA transparents et des résultats explicables conçus pour atténuer les risques et les préoccupations éthiques, tout en se conformant aux réglementations en matière d’IA et en préservant la réputation de l’organisation.