Gouvernez les données, modèles et décisions de votre IA
Provenance des datasets, versionnage des modèles, reproductibilité des entraînements et droit à l'oubli : construisez une IA auditable sur un socle de stockage temporel.
Le problème
Sans traçabilité des données d'entraînement, impossible de démontrer la conformité AI Act, de reproduire un résultat contesté ou de retirer proprement une donnée personnelle d'un pipeline d'IA.
Comment ça fonctionne
- Versionnage horodaté des datasets d'entraînement et de leurs sources
- Liaison vérifiable entre version de dataset, version de modèle et résultats
- Retrait sélectif d'une donnée personnelle avec preuve de suppression
- Détection de modification anormale des datasets (empoisonnement)
Bénéfices
- Conformité AI Act et RGPD démontrable
- Reproductibilité des entraînements et des résultats
- Détection précoce des dérives et de l'empoisonnement de données
Questions fréquentes
- Comment prouver qu'une donnée a été retirée d'un pipeline d'IA ?
- Le retrait sélectif journalise la suppression dans chaque emplacement (dataset, index, cache) avec horodatage, produisant un dossier de preuve de l'effacement.
- Peut-on retrouver le dataset exact utilisé pour un modèle donné ?
- Oui, chaque version de modèle est liée à la version exacte de son dataset, restaurable à tout moment pour rejouer ou auditer un entraînement.
- Comment détecter un empoisonnement de dataset ?
- La détection de modifications anormales et le contrôle d'intégrité signalent tout changement inattendu entre deux versions de dataset.