Gouvernance des modèles

Déploiement MLOps et cycle de vie

Nemanja Radojkovic

Senior Machine Learning Engineer

unes sur l'IA

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risque de crédit

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sous‑estimation

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faillite

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coût de décision 1

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coût de décision 2

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Gouvernance

La gouvernance des modèles d'IA/ML est l'ensemble des processus par lesquels une organisation contrôle les accès, applique les politiques et suit l'activité des modèles et de leurs résultats.

Une gouvernance efficace est la base pour limiter les risques financiers et d'image.

~ DataRobot.com

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phases de gouvernance

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conception

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gouvernance en dev

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gouvernance en ops

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proportionnel au risque

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risque selon l'usage

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Catégories de risque

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Résumé

  • La gouvernance ajoute des étapes, mais l'alternative est l'anarchie.
  • « Lancer vite beaucoup de modèles » n'est pas l'objectif ; c'est créer de la valeur.
  • Un ML imprudent cause plus de dégâts que de bénéfices.
  • Plus il y a de modèles, plus l'utilité de la gouvernance saute aux yeux.
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Passons à la pratique !

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