Découvrez 49 termes d'intelligence artificielle essentiels pour comprendre l'IA de confiance.
Description courte à définir
L'auditabilité garantit que les systèmes d'IA peuvent être examinés pour assurer la transparence, la traçabilité et la conformité aux normes établies.
La 'Confidentialité par design' en intelligence artificielle signifie intégrer la protection des données dès la phase de conception, assurant ainsi des systèmes respectant la vie privée.
La 'Confidentialité préservée' garantit que les données personnelles restent protégées lorsque des IA les analysent, respectant ainsi la vie privée des utilisateurs.
La consistance en IA de confiance désigne la capacité d'un système à produire des résultats cohérents et fiables dans des situations similaires. Cela signifie que l'IA réagit de manière prévisible, réduisant les surprises pour les utilisateurs.
La corrélation indique que deux variables évoluent ensemble, mais ne prouve pas que l'une cause l'autre. En IA, comprendre cela est crucial pour éviter des conclusions erronées.
Le 'Droit à l'explication' permet aux individus de demander une explication compréhensible sur comment une IA a pris une décision les affectant. Cela favorise la transparence et la confiance envers les systèmes automatisés.
Équité en IA vise à s'assurer que les technologies d'intelligence artificielle traitent toutes les personnes de manière juste, en évitant biais et discrimination.
Les lignes directrices éthiques pour l'IA assurent que les systèmes d'IA sont développés et utilisés de manière responsable, respectant les valeurs humaines et les droits fondamentaux.
L'éthique de l'IA est l'étude de la manière dont les technologies d'intelligence artificielle doivent être développées et utilisées pour être respectueuses des valeurs humaines et morales.
Explainable AI (XAI) vise à rendre les décisions des systèmes d'intelligence artificielle compréhensibles pour les humains, augmentant ainsi la confiance et la transparence.
L'explicabilité est la capacité de comprendre comment une IA prend ses décisions, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs et la transparence des systèmes automatisés.
Fairness in AI refers to creating systems that make decisions without bias, ensuring equitable outcomes across diverse groups. It aims to eliminate discrimination caused by algorithms.
Fairness-aware ML ensures AI systems treat all individuals fairly, minimizing bias and promoting equality. This approach aims to create algorithms that do not favor or unfairly disadvantage any group.
Le 'Human-in-the-loop' est une approche où les humains collaborent avec des systèmes d'intelligence artificielle pour prendre des décisions ou améliorer les performances du système, assurant ainsi plus de fiabilité et de sécurité.
L'intelligence artificielle responsable vise à développer des systèmes d'IA sûrs, équitables et transparents, assurant un usage éthique et bénéfique pour la société.
La réduction des biais en IA vise à minimiser les préjugés et les discriminations non intentionnelles dans les algorithmes, garantissant des décisions plus justes et équitables.
In the context of trustworthy AI, responsibility refers to ensuring AI systems make decisions that stakeholders can trust, with clear accountability and transparency for their outcomes.
Responsible AI ensures that artificial intelligence systems are developed and used ethically, transparently, and safely, prioritizing fairness and accountability.
La transparence algorithmique permet de comprendre comment les décisions des algorithmes sont prises. Elle vise à renforcer la confiance en rendant les processus décisionnels plus clairs pour le grand public.
La transparence des données en IA signifie que l'origine, l'utilisation et le traitement des données sont clairement expliqués et accessibles, renforçant ainsi la confiance entre les utilisateurs et les systèmes d'IA.
Transparent Machine Learning vise à rendre les décisions de l'IA compréhensibles pour favoriser la confiance. Il explique comment et pourquoi un modèle d'IA prend ses décisions.
Les attaques adversariales manipulent légèrement les données pour tromper les systèmes d'IA, les amenant à produire des résultats incorrects. Elles posent des défis importants pour garantir la confiance en l'IA.
Algorithm accountability ensures that AI systems are transparent and can be held responsible for their actions, promoting fairness and trust.
Le biais algorithmique se produit lorsque les algorithmes prennent des décisions influencées par des préjugés historiques ou des données non représentatives, compromettant ainsi l'équité des systèmes IA.
La confidentialité différentielle garantit que les modèles d'IA utilisent des données personnelles tout en préservant la vie privée individuelle, rendant les interférences personnelles impossibles.
La conformité réglementaire dans l'IA de confiance signifie respecter les lois et normes établies pour garantir que les technologies d'IA sont utilisées de manière sûre, éthique et responsable.
Le 'Consentement éclairé' dans l'IA de confiance signifie que les utilisateurs sont pleinement informés et autonomes dans leur décision d'utiliser un service d'intelligence artificielle.
La provenance des données en IA de confiance désigne l'origine et l'historique des données utilisées, garantissant la transparence et l'intégrité du système d'IA.
La détection d'anomalies utilise l'IA pour identifier des écarts inhabituels ou des comportements inhabituels dans les données, renforçant ainsi la sécurité et la fiabilité des systèmes.
La détermination causale utilise l'IA pour comprendre comment une action entraîne un effet, aidant à bâtir des systèmes intelligents plus fiables et responsables.
L'évaluation de l'impact IA analyse comment les systèmes d'intelligence artificielle influencent les individus, la société et l'environnement, assurant leur fonctionnement éthique et sécurisé.
La gouvernance algorithmique régule les décisions prises par les IA, assurant qu'elles soient transparentes, responsables et éthiques, pour renforcer la confiance des utilisateurs.
L'impact socio-technique dans l'IA de confiance est l'étude des effets interconnectés de la technologie IA sur la société, incluant l'éthique, la gouvernance et la culture.
L'intégrité des données dans l'IA de confiance garantit que les informations utilisées par les systèmes intelligents restent précises, cohérentes et fiables tout au long de leur cycle de vie.
L'interprétabilité du modèle permet de comprendre et d'expliquer comment une IA prend ses décisions, rendant ses actions transparentes et vérifiables pour tous.
Le Machine Learning sécurisé vise à protéger les systèmes d'apprentissage automatique des attaques et des manipulations, garantissant la confidentialité et la fiabilité des modèles utilisés.
La mitigation des biais vise à réduire les préjugés présents dans les systèmes d'IA pour garantir des décisions justes et non-discriminatoires.
MLOps est une pratique qui vise à améliorer le développement et le déploiement des modèles d'intelligence artificielle en intégrant des processus fiables et automatisés.
Un modèle robuste en IA est conçu pour fonctionner efficacement même face à des perturbations ou des données erronées, garantissant ainsi des performances fiables et sécurisées.
La robustesse en IA désigne la capacité d'un système à fonctionner correctement même face à des données ou des situations imprévues. Elle garantit que l'IA continue de produire des résultats fiables et précis dans des conditions variées.
La sécurité de l'IA vise à développer des systèmes d'IA fiables et sûrs. Elle s'assure que l'IA fonctionne comme prévu et ne présente pas de risques pour les utilisateurs ou la société.
La surveillance des modèles est le processus d'évaluation continue des systèmes d'IA pour assurer leur bonne performance, leur sécurité et leur conformité aux normes éthiques.
Un système d'audit dans l'IA de confiance vérifie et garantit que les algorithmes d'intelligence artificielle fonctionnent correctement et de manière équitable.
Les systèmes critiques en IA sont des technologies essentielles pour la sécurité et le bon fonctionnement de la société, exigeant une grande fiabilité en raison de leur impact potentiel s'ils échouent.
Les technologies habilitantes facilitent le développement d'une IA de confiance en assurant transparence, sécurité et équité dans l'utilisation de l'intelligence artificielle.
La validation croisée est une méthode utilisée pour évaluer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique en le testant sur différentes sous-parties d'un ensemble de données.
La validation du modèle assure que les modèles d'IA sont fiables et fonctionnent comme prévu, en vérifiant leur précision et en identifiant les erreurs potentielles.
La veille technologique en IA de confiance consiste à surveiller les avancées et évolutions technologiques pour garantir que les systèmes d'IA restent sécurisés, éthiques et fiables.