Introduction L’observabilité traditionnelle des IA se concentre sur les métriques au niveau système, telles que la latence, la consommation de tokens, les taux d’erreur et la santé de l’infrastructure. Bien que précieuses, ces approches offrent une vision limitée du comportement réel des modèles génératifs pendant ou après la génération de contenu. Alors que les systèmes […]
Introduction Alors que les systèmes d’IA générative passent de l’expérimentation aux environnements de production, les organisations font face à un défi croissant : comment surveiller, comprendre et gouverner leur comportement de manière fiable à grande échelle. Les benchmarks traditionnels fournissent des instantanés statiques de performance, tandis que les outils d’observabilité classiques se concentrent principalement sur
NeoMundi a le plaisir d’annoncer son acceptation au sein du programme NVIDIA Inception. Une infrastructure de gouvernance runtime déjà opérationnelle NeoMundi rejoint NVIDIA Inception afin d’accélérer le développement de ControlTower, notre infrastructure de mesure, d’auditabilité et de gouvernance runtime des systèmes d’IA. À mesure que les organisations déploient massivement des IA en production, la question
Dans le cadre des travaux de l’Observatoire IA de NeoMundi, nous publions aujourd’hui une contribution de James Moore, fondateur de Nova Jema AI Systems et spécialiste de la gouvernance des systèmes d’intelligence artificielle en conditions réelles d’exécution. Il a eu la gentillesse de nous transmettre une réflexion précise sur un sujet souvent négligé : une
Contributeur scientifique / Data Scientist – Observatoire IA NeoMundi La plupart des discussions sur la gouvernance de l’IA commencent trop tard. Nous pensons que la mesure doit venir en premier. Nous avons développé ControlTower, un instrument de diagnostic, de pilotage et de traçabilité conçu pour observer en continu le risque des réponses IA en conditions
Rapport de l’audit indépendant réalisé par Pape Malick DIOP, Data Scientist et Chercheur en Machine Learning, le 10 juin 2026. Chez NeoMundi, nous croyons que la gouvernance des systèmes génératifs ne peut reposer que sur un seul signal. C’est pourquoi nous avons sollicité un audit exploratoire externe indépendant sur nos signaux runtime : G-score, ∆G,
NeoMundi Recherche publie une version publique et expurgée d’une revue méthodologique indépendante de son approche de mesure en temps réel de la stabilité de l’IA générative. La revue s’appuie sur une cohorte comparative de mai 2026 portant sur huit fournisseurs anonymisés. Elle examine ce qu’un signal en temps réel peut et ne peut pas capter,
