Risques, contrôles et preuves

Une preuve peut être correcte à la source et devenir néanmoins peu fiable après l'analyse syntaxique, la normalisation, le découpage, la récupération et l'assemblage du contexte. La chaîne de préservation des preuves vérifie si l'identité, la provenance, la portée et le sens survivent à l'ensemble du pipeline d'IA.

Toutes les réponses étayées ne sont pas également proches de leurs preuves. La distance aux preuves est un moyen pratique de décrire combien de transformations, de résumés, d'hypothèses et d'étapes inferentielles séparent une affirmation de l'IA de preuves directement inspectables.

La gouvernance de l'IA définit qui peut approuver, exploiter, modifier et auditer les systèmes d'IA à travers les modèles, les fournisseurs, les données, les autorisations, les risques, l'évaluation et l'ensemble du cycle de vie.

ADR vs NFR expliqués : découvrez comment les exigences de qualité système orientent les décisions d'architecture, comment les ADR consignent les compromis et pourquoi la validation reste distincte.

L'IA générative est plus qu'un modèle. Découvrez comment les modèles, la récupération, les outils, le contexte, les environnements d'exécution et les applications s'articulent dans les systèmes d'IA en production.