5 choses à savoir sur les cartes de modèle IA

Résumé

Cet article éducatif de l'IAPP décompose les éléments essentiels des cartes de modèle IA—les documents de transparence que les entreprises utilisent pour fournir des informations cruciales sur leurs systèmes IA. Plutôt que d'offrir une théorie abstraite, l'article adopte une approche pratique en examinant comment des leaders de l'industrie comme Google et IBM mettent réellement en œuvre la documentation de modèles en pratique.

Ce qui rend les cartes de modèle différentes des autres documentations

Les cartes de modèle ne sont pas simplement des spécifications techniques ou des manuels d'utilisation—ce sont des outils de transparence conçus pour combler le fossé entre les développeurs IA et les parties prenantes. L'article explique comment les cartes de modèle vont au-delà de la documentation logicielle traditionnelle en se concentrant sur :

• La performance entre différents groupes démographiques plutôt que juste les métriques de précision globales
• Les limitations connues et modes de défaillance auxquels les utilisateurs doivent s'attendre
• Les cas d'utilisation prévus et les non-utilisations explicites pour prévenir les mauvaises applications

À qui s'adresse cette ressource

• Professionnels de la gouvernance IA cherchant des exemples pratiques de documentation de transparence en action.
• Équipes de conformité et juridiques qui doivent comprendre ce qui constitue une documentation significative de système IA.
• Chefs de produit et leaders commerciaux responsables des décisions de déploiement IA.