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Utilisation de AI Factsheets pour la gouvernance de l'IA
Dernière mise à jour : 28 nov. 2024
Utilisation de AI Factsheets pour la gouvernance de l'IA

Suivez un modèle d'apprentissage automatique de la demande à la production en collectant des métadonnées et des faits sur le cycle de vie du modèle à l'aide de AI Factsheets. Utilisez les informations détaillées dans les fiches d'information pour tenir les parties prenantes informées et pour atteindre vos objectifs de gouvernance et de conformité. Les fiches de renseignements peuvent être partagées, archivées ou imprimées en tant que rapport.

Gestion de la gouvernance avec AI Factsheets

Avant de développer une solution d'IA, vous devez d'abord définir le cas d'utilisation métier, puis gérer le développement, les tests et le déploiement de la solution. Vous pouvez gérer et gouverner le flux d'informations en créant un cas d'utilisation de modèle qui définit les objectifs du modèle. Lorsque le modèle est approuvé et que le développement commence, suivez les actifs dans le cas d'utilisation, en capturant toutes les données pertinentes à l'aide de AI Factsheets. En un coup d'oeil, vous pouvez voir quels modèles sont en production et lesquels nécessitent d'être développés ou validés. Utilisez les fonctions de gouvernance pour établir des processus permettant de gérer le flux de communication entre les spécialistes des données et les administrateurs ModelOps .

Remarque: seuls les modèles que vous ajoutez aux cas d'utilisation sont suivis à l'aide de AI Factsheets. Vous pouvez contrôler les modèles à suivre pour une organisation sans suivre les exemples et les autres modèles qui ne sont pas importants pour l'organisation.

Suivi des modèles dans un inventaire de modèles

Définition de cas d'utilisation dans un inventaire de modèle

L'inventaire de modèle est une vue dans laquelle vous pouvez définir un cas d'utilisation pour demander un nouveau modèle, puis suivre le modèle et les actifs associés tout au long de son cycle de vie. Un flux standard peut se dérouler ainsi :

  1. Un utilisateur métier identifie un besoin pour un modèle d'apprentissage automatique et crée un cas d'utilisation de modèle pour demander un nouveau modèle. Le propriétaire fonctionnel affecte un nom et indique les paramètres de base du modèle demandé.
  2. Lorsque la demande est sauvegardée, un scénario d'utilisation de modèle est créé dans l'inventaire. Initialement, le cas d'utilisation est à l'état En attente de développement car il n'y a aucun actif à accompagner dans la demande.
  3. Lorsqu'un spécialiste des données crée un modèle pour le cas métier, il suit le modèle à partir de la page des détails du modèle du projet ou de l'espace et l'associe au cas d'utilisation du modèle.
  4. Le cas d'utilisation du modèle dans l'inventaire peut désormais passer à l'état En cours et les parties prenantes peuvent examiner les actifs du cas d'utilisation, qui inclut désormais le modèle.
  5. Au fur et à mesure que le modèle progresse dans le cycle de vie, le cas d'utilisation du modèle et la fiche d'information de l'IA reflètent toutes les mises à jour, y compris les déploiements et les actifs de données d'entrée.
  6. Les valideurs et les autres parties prenantes peuvent examiner les cas d'utilisation des modèles afin d'assurer la conformité avec les protocoles de l'entreprise et d'afficher et de certifier la progression des modèles du développement à la production.

Cas d'utilisation et tutoriels

Les AI Factsheets font partie de la collection d'outils et de fonctions d' IBMpour la gestion et l'automatisation de votre cycle de vie des données et de l'intelligence artificielle. Pour plus de détails sur la manière dont la matrice de données peut prendre en charge vos objectifs de gouvernance de manière pratique, voir Cas d'utilisation. Pour des cas d'utilisation réels et des tutoriels d'utilisation de AI Factsheets pour orchestrer des solutions d'intelligence artificielle, voir:

En savoir plus

La documentation IBM_AIGOV_FACTS_CLIENT vous permet de travailler par programme avec un inventaire de modèles.

Etapes suivantes

Rubrique parent : Gestion du cycle de vie d'IA avec ModelOps

Recherche et réponse à l'IA générative
Ces réponses sont générées par un modèle de langue de grande taille dans watsonx.ai en fonction du contenu de la documentation du produit. En savoir plus