intelligence artificielle L’adoption de l’IA (IA) en est encore à ses débuts. À mesure que de plus en plus d’entreprises utilisent des systèmes d’IA et que la technologie continue de mûrir et d’évoluer, une utilisation inappropriée pourrait exposer une entreprise à d’importants risques financiers, opérationnels, réglementaires et de réputation. L’utilisation de l’IA pour certaines tâches commerciales ou sans garde-fous en place peut également ne pas correspondre aux valeurs fondamentales d’une organisation.
C’est là que la gouvernance de l’IA entre en jeu : résoudre ces problèmes potentiels et inévitables d’adoption. Gouvernance de l'IA fait référence à la pratique consistant à diriger, gérer et surveiller les activités d’IA d’une organisation. Il comprend des processus qui retracent et documentent l'origine des données, des modèles et des métadonnées et pipelines associés pour les audits.
Un cadre de gouvernance de l’IA garantit une utilisation éthique, responsable et transparente de l’IA et de l’apprentissage automatique (ML). Il englobe la gestion des risques et la conformité réglementaire et guide la manière dont l’IA est gérée au sein d’une organisation.
Modèles de base : la puissance des ensembles de données organisés
Modèles de fondation, également connus sous le nom de « transformateurs », sont des modèles d’IA modernes à grande échelle entraînés sur de grandes quantités de données brutes non étiquetées. L’essor de l’écosystème des modèles de base (qui est le résultat de décennies de recherche dans les domaines de l’apprentissage automatique), du traitement du langage naturel (NLP) et d’autres domaines a suscité un grand intérêt dans les cercles de l’informatique et de l’IA. Les projets open source, les établissements universitaires, les startups et les entreprises technologiques traditionnelles ont tous contribué au développement de modèles de fondation.
Les modèles de fondation peuvent utiliser le langage, la vision et bien plus encore pour affecter le monde réel. Ils sont utilisés dans tout, de la robotique aux outils qui raisonnent et interagissent avec les humains. GPT-3, le modèle de prédiction linguistique d'OpenAI capable de traiter et de générer du texte de type humain, est un exemple de modèle de base.
Les modèles de base peuvent appliquer ce qu’ils apprennent d’une situation à une autre grâce à un apprentissage auto-supervisé et par transfert. En d'autres termes, au lieu d'entraîner de nombreux modèles sur des données étiquetées et spécifiques à une tâche, il est désormais possible de pré-entraîner un grand modèle construit sur un transformateur, puis de le réutiliser selon les besoins, avec des réglages supplémentaires.
Modèles de fondation sélectionnés, tels que ceux créés par IBM ou Microsoft, aidez les entreprises à faire évoluer et à accélérer l'utilisation et l'impact des capacités d'IA les plus avancées à l'aide de données fiables. En plus du langage naturel, les modèles sont qualifié sur diverses modalités, telles que les données de code, de séries chronologiques, tabulaires, géospatiales et d'événements informatiques. Les modèles de base spécifiques à un domaine peuvent ensuite être appliqués à de nouveaux cas d'utilisation, qu'ils soient liés au changement climatique, aux soins de santé, aux ressources humaines, au service client, à la modernisation des applications informatiques ou à d'autres sujets.
Les modèles de fondations sont largement d'utiliser pour les tâches de ML telles que la classification et l'extraction d'entités, ainsi que pour les tâches d'IA générative telles que la traduction, le résumé et la création de contenu réaliste. Le développement et l’utilisation de ces modèles expliquent l’énorme quantité de percées récentes en matière d’IA.
« Avec le développement de modèles de base, l'IA pour les entreprises est plus puissante que jamais », a déclaré Arvind Krishna, président-directeur général d'IBM. « Les modèles Foundation rendent le déploiement de l’IA nettement plus évolutif, abordable et efficace. »
Les modèles de fondation sont-ils fiables ?
Il est essentiel pour une entreprise de travailler avec une IA responsable, transparente et explicable, ce qui peut être difficile à mettre en place à l'heure où la technologie est à ses débuts.
La plupart des plus grands modèles de fondations actuels, y compris le grand modèle de langage (LLM) qui alimente ChatGPT, ont été formés sur les informations extraites d'Internet. Mais dans quelle mesure ces données de formation sont-elles fiables ? IA générative les chatbots sont connus pour insulter les clients et inventer des faits. La fiabilité est essentielle. Les entreprises doivent avoir confiance dans les prédictions et le contenu générés par les grands fournisseurs de modèles de fondation.
L'Institut de Stanford pour l'intelligence artificielle centrée sur l'humain Centre de recherche sur les modèles de fondation (CRFM) a récemment souligné les nombreux risques des modèles de fondation, ainsi que les opportunités. Ils ont souligné que le sujet des données de formation, y compris leur source et leur composition, est souvent négligé. C’est là que le besoin d’un modèle de fondation organisé – et d’une gouvernance fiable – devient essentiel.
Premiers pas avec les modèles de fondation
An Studio de développement d'IA peut former, valider, régler et déployer des modèles de base et créer rapidement des applications d'IA, en ne nécessitant qu'une fraction des données auparavant nécessaires. De tels ensembles de données sont mesurés par le nombre de « jetons » (mots ou parties de mots) qu'ils contiennent. Ils offrent un ensemble de données prêt pour l'entreprise avec des données fiables qui ont fait l'objet d'une conservation négative et positive.
La curation négative se produit lorsque les ensembles de données problématiques et la haine basée sur l'IA sont supprimés, et que des filtres grossiers sont appliqués pour supprimer le contenu répréhensible. La curation positive signifie l'ajout d'éléments de certains domaines, tels que la finance, les aspects juridiques et réglementaires, la cybersécurité et la durabilité, qui sont importants pour les utilisateurs en entreprise.
Comment faire évoluer l'AL et le ML avec une gouvernance intégrée
Un produit adapté magasin de données construit sur une architecture Lakehouse ouverte vous permet de faire évoluer l'IA et le ML tout en fournissant des outils de gouvernance intégrés. Il peut être utilisé avec des environnements sur site et multi-cloud. Ce type de magasin de données de nouvelle génération combine la flexibilité d'un lac de données avec les performances d'un entrepôt de données et vous permet de faire évoluer les charges de travail d'IA, quel que soit leur emplacement.
Il permet l'automatisation et les intégrations avec les bases de données existantes et fournit des outils qui permettent une configuration et une expérience utilisateur simplifiées. Il vous permet également de choisir le bon moteur pour la bonne charge de travail au bon coût, réduisant ainsi potentiellement les coûts de votre entrepôt de données en optimisant les charges de travail. Un magasin de données permet à une entreprise de connecter les données existantes avec de nouvelles données et de découvrir de nouvelles informations grâce à l'analyse en temps réel et à la business intelligence. Il vous aide à rationaliser l'ingénierie des données avec des pipelines de données réduits, une transformation de données simplifiée et des données enrichies.
Un autre avantage est le partage responsable des données, car il permet à un plus grand nombre d'utilisateurs d'accéder en libre-service à davantage de données tout en garantissant la sécurité et la conformité avec la gouvernance et les décideurs politiques locaux.
Ce qu'offre une boîte à outils de gouvernance de l'IA
À mesure que l'IA s'intègre de plus en plus dans les flux de travail quotidiens des entreprises, il est encore plus essentiel qu'elle inclue une gouvernance proactive (tout au long de la création, du déploiement et de la gestion des services d'IA) qui contribue à garantir des décisions responsables et éthiques.
Les organisations intégrant la gouvernance dans leur programme d'IA minimisent les risques et renforcent leur capacité à respecter les principes éthiques et les réglementations gouvernementales : 50 % des chefs d'entreprise interrogées a déclaré que l'aspect le plus important de l'IA explicable est le respect des obligations réglementaires et de conformité externes ; Pourtant, la plupart des dirigeants n’ont pas pris de mesures décisives pour établir un cadre de gouvernance de l’IA, et 74 % d’entre eux ne réduisent pas les préjugés involontaires.
An Boîte à outils de gouvernance de l'IA vous permet de diriger, gérer et surveiller les activités d'IA sans avoir à changer de plateforme de science des données, même pour les modèles développés à l'aide d'outils tiers. L'automatisation logicielle permet d'atténuer les risques, de gérer les exigences des cadres réglementaires et de répondre aux préoccupations éthiques. Il inclut la gouvernance du cycle de vie de l’IA, qui surveille, catalogue et régit les modèles d’IA à grande échelle, où qu’ils se trouvent. Il automatise la capture des métadonnées du modèle et augmente la précision prédictive pour identifier comment les outils d'IA sont utilisés et où la formation du modèle doit être refaite.
Une boîte à outils de gouvernance de l'IA vous permet également de concevoir vos programmes d'IA sur la base de principes de responsabilité et de transparence. Il contribue à renforcer la confiance dans les arbres et à documenter les ensembles de données, les modèles et les pipelines, car vous pouvez systématiquement comprendre et expliquer les décisions de votre IA. Il automatise également les faits et les flux de travail d'un modèle pour se conformer aux normes commerciales ; identifie, gère, surveille et rend compte des risques et de la conformité à grande échelle et fournit des tableaux de bord dynamiques et des résultats personnalisables. Un tel programme de gouvernance peut également traduire les réglementations externes en politiques d’adhésion automatisée, de support d’audit et de conformité et fournir des tableaux de bord et des rapports personnalisables.
Utiliser une gouvernance appropriée de l’IA signifie que votre entreprise peut tirer le meilleur parti des modèles de base tout en garantissant que vous êtes responsable et éthique à mesure que vous avancez dans la technologie de l’IA.
Modèles de fondation, gouvernance et IBM
Une bonne gouvernance de l’IA est essentielle pour exploiter la puissance de l’IA tout en se protégeant contre ses innombrables pièges. L’IA implique une gestion responsable et transparente, couvrant la gestion des risques et la conformité réglementaire pour guider son utilisation au sein d’une organisation. Les modèles Foundation offrent une percée dans les capacités de l'IA pour permettre un déploiement évolutif et efficace dans divers domaines.
watson x est une plateforme de données et d'IA de nouvelle génération conçue pour aider les organisations à tirer pleinement parti des modèles de base tout en adhérant aux principes de gouvernance responsable de l'IA. Le watsonx.gouvernance La boîte à outils permet à votre organisation de créer des flux de travail d'IA avec responsabilité, transparence et explicabilité.
Avec Watsonx, les organisations peuvent :
- Opérationnalisez les flux de travail de l'IA pour accroître l'efficacité et la précision à grande échelle. Votre organisation peut accéder à des outils automatisés et évolutifs de gouvernance, de risque et de conformité, couvrant le risque opérationnel, la politique, la conformité, la gestion financière, la gouvernance informatique et les audits internes/externes.
- Suivez les modèles et pilotez des processus transparents. Surveillez, cataloguez et gérez les modèles où que vous soyez tout au long du cycle de vie de votre IA.
- Capturez et documentez les métadonnées du modèle pour la génération de rapports. Les validateurs et approbateurs de modèles peuvent accéder à des fiches d'information générées automatiquement pour une vue toujours à jour des détails du cycle de vie.
- Augmentez la confiance dans les résultats de l’IA. Les outils collaboratifs et les tableaux de bord, graphiques et rapports dimensionnels dynamiques basés sur les utilisateurs augmentent la visibilité des processus d'IA.
- Permettre des données responsables, transparentes et explicables et les workflows d'IA avec watsonx.gouvernance.
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- La source: https://www.ibm.com/blog/how-to-use-foundation-models-and-trusted-governance-to-manage-ai-workflow-risk/
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