Cette catégorie regroupe les articles de référence fondateurs sur la métrologie de gouvernance des IA. Elle pose les concepts clés, les distinctions essentielles et les principes méthodologiques nécessaires à la mesure et à la gouvernance des systèmes d’IA en production.
Les premiers articles traitent de la définition de la métrologie de gouvernance des IA, du passage de l’observabilité classique à la métrologie comportementale, de la distinction fondamentale entre signal et verdict, ainsi que de la différence entre stabilité et cohérence factuelle dans les systèmes d’IA déployés.
Introduction Deux des dimensions comportementales les plus importantes en gouvernance des IA sont la stabilité et la cohérence factuelle. Elles sont liées mais distinctes, et les confondre conduit à une évaluation incomplète des risques. Cet article clarifie ces deux concepts et explique leur rôle dans les environnements de production. Définir la stabilité La stabilité désigne […]
Introduction L’une des distinctions les plus importantes en gouvernance des IA est la séparation entre signal et verdict. Confondre les deux conduit à une dépendance excessive aux outils, à une dilution des responsabilités et à une augmentation des risques opérationnels. Cet article définit ces concepts, explique pourquoi cette distinction est essentielle et montre comment l’appliquer
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
