Notre rapport sur l’état de l’apprentissage automatique des entreprises en 2021 a révélé que les organisations augmentaient considérablement leurs investissements dans l’IA et l’apprentissage automatique à l’approche de la nouvelle année. En 2021, de plus en plus d’entreprises commenceront enfin à réaliser le plein potentiel de l’IA pour produire des résultats commerciaux à partir des données substantielles qu’elles ont accumulées au fil des ans.

Cependant, à mesure que le volume de données augmente – et que de plus en plus de modèles d’apprentissage automatique sont construits à partir de celui-ci – les entreprises commencent à se heurter à leur capacité à tout gérer.

Algorithmia, en partenariat avec le fondateur de AI Powered Banking et ancien cadre supérieur de SunTrust et FleetBoston, expert en apprentissage automatique et en industrie financière HP Bunaes, vient de publier un livre blanc détaillant les nombreux défis de gouvernance auxquels les gestionnaires de risques sont confrontés et pourquoi la gouvernance de leurs analyses devrait être une tâche essentielle pour eux en 2021.

Le livre blanc explore les derniers défis de gouvernance auxquels sont confrontés les directeurs des risques (CRO) et les gestionnaires des risques, en montrant comment mettre en œuvre une meilleure stratégie de gouvernance pour l’IA en utilisant des opérations d’apprentissage automatique (MLOps).

Comment aborder la gouvernance de l’IA

Dans le livre blanc, Bunaes décrit un processus en 7 étapes pour mettre en place une stratégie de gouvernance efficace. Ce processus peut aider votre organisation à mettre en œuvre les meilleures pratiques de gouvernance qui évolueront au fur et à mesure que le développement et l’utilisation du modèle se développeront, tout en n’augmentant que légèrement vos coûts.

Le processus se compose de ces étapes:

1. Assemblez un catalogue complet de modèles

2. Mettre en place un modèle de cadre de gestion des risques flexible

3. Créez un processus efficace pour déployer et intégrer les modèles dans les systèmes et architectures de données hérités

4. Donner au service informatique les outils nécessaires pour exploiter, gérer et surveiller la santé opérationnelle des modèles en production

5. S’assurer qu’il existe des mécanismes pour surveiller la précision du modèle et la cohérence des données qui généreront des alertes si les résultats du modèle ou les données d’entrée commencent à dériver ou si la qualité des données d’entrée se dégrade

6. Intégrer les processus de gestion des changements de données et de modèles

7. Développer des rapports d’audit et des journaux standard

Les responsables des risques peuvent utiliser MLOps pour mettre en œuvre un tel cadre de gouvernance, et le livre blanc vous montre comment le faire en utilisant la principale plate-forme MLOps d’Algorithmia.

Commencez dès aujourd’hui avec la gouvernance de l’IA

Prêt à commencer à mettre en œuvre la gouvernance de l’IA avec MLOps? Téléchargez le livre blanc pour obtenir l’analyse experte de Bunaes sur ce que les gestionnaires des risques doivent savoir et des conseils pratiques sur la façon de commencer aujourd’hui.