Quel est le roc sur lequel reposent les systèmes d’IA fiables?
La qualité des données est la pierre angulaire de toutes les décisions prises dans les systèmes d’intelligence artificielle. Si celles-ci sont mauvaises, cela conduit à une prise de décision biaisée et réduit la confiance en l’IA.
Aspects à prendre en compte pour la qualité des données
- Données précises et complètes
- Validation des données
- Suivi continu de la qualité des données
Détection et atténuation du biais dans les systèmes d’IA
Le biais est un phénomène courant dans les modèles d’intelligence artificielle, qui peuvent avoir des conséquences graves si elles ne sont pas maîtrisées.
Stratégies pour atténuer le biais
- Audits des données
- Évaluation de modèles
- Gestion des risques sécuritaires
Confiance et adoption de l’intelligence artificielle
Pour augmenter la confiance dans les systèmes d’intelligence artificielle, il faut prendre en compte certains éléments.
- Mettre en œuvre des mesures pour atténuer le biais et garantir la fiabilité des systèmes d’IA
- Pourvoir surveiller régulièrement les modèles afin de détecter tout signe de dégradation des données ou manipulation
