Le logiciel de gouvernance de l'IA est un ensemble d'outils et de cadres conçus pour superviser, réguler et gérer le développement, le déploiement et le fonctionnement responsables des systèmes d'IA. Il garantit que les technologies d'IA sont éthiques, transparentes, sécurisées et conformes aux normes légales et réglementaires.
Le logiciel de gouvernance de l'IA est utilisé par les équipes de science des données et de développement de l'IA, les équipes de conformité et juridiques, les équipes informatiques et de sécurité, etc. Ce logiciel aide à la collecte de données et au déploiement de modèles, assurant transparence et responsabilité. Il réduit le risque de violations réglementaires et de responsabilités légales en automatisant les vérifications de conformité et en surveillant les violations.
Il fournit également des pistes d'audit pour démontrer la conformité lors de revues internes ou d'audits externes, garantissant que les systèmes d'IA restent alignés avec les réglementations en évolution. Les scientifiques des données, les équipes de développement de l'IA et les équipes de gestion des risques et de conformité utilisent principalement cet outil.
Le logiciel offre des fonctionnalités telles que la détection des biais, la gestion des risques, l'explicabilité, la surveillance de la conformité et la gestion du cycle de vie, permettant aux organisations de réduire les risques, d'assurer la responsabilité et de maintenir le contrôle de leurs systèmes d'IA tout au long de leur cycle de vie. Bien qu'il puisse partager certaines similitudes avec les plateformes MLOps ou les logiciels de gestion de la confidentialité des données, le logiciel de gouvernance de l'IA met l'accent sur les aspects éthiques, légaux et réglementaires de l'IA.
Pour être inclus dans la catégorie de la gouvernance de l'IA, un produit doit :
Cartographier et comparer automatiquement les politiques de gouvernance de l'IA avec les pratiques réelles de développement et de déploiement
Mesurer l'alignement éthique des systèmes d'IA pour garantir la conformité, l'équité, la transparence et la sécurité
Identifier et prioriser les risques liés à l'IA en utilisant des algorithmes avancés, prévenir les vulnérabilités critiques et atténuer les risques si nécessaire.
Assurer la préparation à la conformité via la collecte de preuves pour réussir les audits
