Gouverner les données, modèles et décisions d'une IA souveraine
Une IA digne de confiance repose sur la traçabilité de ses données et de ses modèles. Ce pilier réunit les pratiques de gouvernance : provenance des datasets, reproductibilité des entraînements, droit à l'oubli et preuves pour l'AI Act.
Tracer les données d'entraînement
Sans historique inaltérable des datasets, impossible de reproduire un résultat contesté, de démontrer la conformité AI Act ou de retirer proprement une donnée personnelle d'un pipeline.
Le versionnage horodaté des datasets et la liaison vérifiable dataset-modèle-décision constituent le socle d'une IA auditable.
Reproductibilité et droit à l'oubli
- Versionnage des datasets, prompts et modèles.
- Rejouabilité d'un entraînement à partir de l'état exact d'un dataset.
- Retrait sélectif d'une donnée personnelle avec preuve de suppression.
- Détection d'empoisonnement et de dérive des jeux de données.
Souveraineté : exécuter localement
La gouvernance souveraine implique que l'indexation, l'analyse et l'entraînement s'exécutent sur votre propre infrastructure, sans envoyer les données vers des services tiers.
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