Maintenez un registre central pour tous vos modeles IA et ML
Suivez chaque modele du developpement au deploiement avec des workflows d'approbation, des evaluations de risques et une documentation de conformite.
Le defi
L'IA fantome est votre plus grand risque de conformite
La plupart des organisations ne savent pas quels modeles IA fonctionnent dans leur environnement, qui les a deployes ou a quelles donnees ils accedent.
Les equipes deploient des modeles IA sans supervision de gouvernance, creant des lacunes de conformite que les auditeurs trouveront
Aucune source unique de verite signifie des modeles dupliques, des versions contradictoires et des ressources gaspillees
Quand les regulateurs demandent 'Quelle IA avez-vous ?', vous ne pouvez pas repondre avec confiance ou fournir de documentation
Les risques modeles comme les biais, les vulnerabilites de securite et les problemes de performance restent non suivis jusqu'a ce qu'ils causent des incidents
Les equipes MLOps et gouvernance travaillent en silos, menant a des enregistrements obsoletes
Les echecs d'audit et les amendes augmentent car des reglementations comme l'EU AI Act exigent des inventaires IA complets
Avantages
Pourquoi utiliser Inventaire des modeles ?
Avantages cles pour votre programme de gouvernance IA
Enregistrer les modeles avec fournisseur, version et capacites
Suivre le statut d'approbation (Approuve, En attente, Restreint, Bloque)
Synchronisation automatique horaire avec les pipelines MLFlow
Gerer les risques specifiques aux modeles dans 5 categories
Fonctionnalites
Ce que vous pouvez faire
Fonctionnalites principales de Inventaire des modeles
Registre de modèles avec métadonnées
Suivez chaque modèle avec le fournisseur, la version et les détails de déploiement, en maintenant un inventaire complet de vos actifs IA.
Workflow d'approbation en 4 Ă©tapes
Faites passer les modèles par les portes En attente, En examen, Approuvé, Rejeté avec des réviseurs désignés à chaque étape.
Synchronisation MLFlow
Connectez-vous à MLFlow pour le suivi des expériences afin d'importer automatiquement les métadonnées, métriques et informations de lignage des modèles dans votre registre de gouvernance.
Catégorisation des risques des modèles
Classifiez les modèles par catégorie de risque selon le cas d'usage, la sensibilité des données et le périmètre de déploiement pour une gouvernance ciblée.
Analytique des modèles
Visualisez la répartition des modèles par fournisseur et niveau de risque avec les métriques de débit du pipeline d'approbation.
Pourquoi VerifyWise
Construit pour une vraie gouvernance IA
Ce qui differencie notre approche
Integration MLFlow native
Contrairement aux approches par tableur, VerifyWise synchronise directement avec vos pipelines ML chaque heure. Pas de saisie manuelle, pas d'enregistrements obsoletes.
Pret pour la conformite des le premier jour
Les statuts d'approbation des modeles, les categories de risques et les exigences de documentation sont alignes sur les attentes reglementaires. Quand les auditeurs viennent, vous etes pret.
Concu pour la conscience des risques
Chaque modele a un registre de risques dedie avec des categories qui comptent pour l'IA : biais, performance, securite, qualite des donnees et conformite.
Contexte reglementaire
Ce que les reglementations exigent
Plusieurs cadres exigent maintenant des inventaires et une documentation IA. Voici ce que vous devez savoir.
L'article 9 exige des fournisseurs de systemes IA a haut risque qu'ils etablissent un systeme de gestion des risques. L'article 11 impose une documentation technique incluant description du systeme, specifications de conception et capacites de surveillance.
La clause 6.1.2 exige des organisations qu'elles identifient les risques des systemes IA. La clause 8.4 impose la documentation des specifications des systemes IA, incluant versions des modeles, donnees d'entrainement et metriques de performance.
La fonction GOVERN exige des organisations qu'elles etablissent des politiques et procedures pour la documentation des systemes IA. La fonction MAP impose un inventaire des systemes IA et de leurs objectifs.
Details techniques
Comment ca fonctionne
Details d'implementation et capacites techniques
4 statuts d'approbation : Approuve (pret pour production), Restreint (usage limite), En attente (en attente de revue), Bloque (interdit)
5 categories de risques modeles : Performance, Biais & Equite, Securite, Qualite des donnees et Conformite
4 niveaux de risque : Faible, Moyen, Eleve, Critique avec suivi de statut (Ouvert, En cours, Resolu, Accepte)
Integration MLFlow avec synchronisation horaire via job cron BullMQ, max 3 tentatives avec backoff exponentiel (1s, 2s, 4s)
Options d'auth MLFlow : Aucune, Basique (utilisateur/mot de passe) ou Token avec verification SSL optionnelle
Documentation d'evaluation de securite avec upload de fichiers et donnees d'evaluation structurees (JSONB)
Liaison modele-projet et modele-framework pour tracabilite complete
Historique des changements au niveau des champs avec anciennes/nouvelles valeurs, attribution utilisateur et horodatages
Cadres supportes
Integrations
FAQ
Questions frequentes
Questions frequemment posees sur Inventaire des modeles
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