AI 词汇表
人工智能完整词典
Audit algorithmique continu
Processus systématique et permanent d'évaluation des algorithmes d'IA pour détecter les biais, discriminations et dérives éthiques tout au long de leur cycle de vie opérationnel.
Tableau de bord éthique
Interface de visualisation centralisée présentant en temps réel les métriques et indicateurs clés de performance éthique d'un système d'IA pour faciliter la prise de décision.
Surveillance post-déploiement
Ensemble des mécanismes de monitoring activés après la mise en production d'un modèle IA pour garantir le maintien des standards éthiques initiaux face aux nouvelles données.
Indicateurs de performance éthique
Métriques quantitatives spécifiquement conçues pour mesurer et suivre l'adéquation d'un système IA aux principes éthiques prédéfinis comme l'équité et la non-discrimination.
Boucle de rétroaction éthique
Mécanisme systématique permettant aux utilisateurs et parties prenantes de signaler les préoccupations éthiques et d'initier des corrections automatiques ou manuelles du système.
Score de risque éthique
Indice composite quantifiant la probabilité qu'un système IA viole les principes éthiques établis, calculé à partir de multiples facteurs de risque monitorés en continu.
Monitoring de dérive éthique
Surveillance active des changements dans le comportement d'un système IA qui pourraient compromettre ses garanties éthiques initiales, souvent due à l'évolution des données d'entrée.
Journal de traçabilité éthique
Registre immuable documentant toutes les décisions, actions et modifications affectant les caractéristiques éthiques d'un système IA pour assurer la redevabilité.
Validation continue des valeurs
Processus itératif vérifiant régulièrement que les décisions et prédictions du système IA restent alignées avec les valeurs éthiques fondamentales de l'organisation.
Système d'alerte éthique précoce
Mécanisme proactif détectant les signaux avant-coureurs de violations éthiques potentielles et déclenchant des interventions avant matérialisation des dommages.
Cadre de gouvernance éthique
Structure organisationnelle formelle définissant les responsabilités, processus et outils pour assurer une surveillance éthique cohérente et systématique des systèmes IA.
Métriques d'équité dynamique
Indicateurs adaptatifs mesurant l'équité algorithmique en temps réel, tenant compte des évolutions contextuelles et démographiques pour maintenir la justice distributive.
Contrôle de conformité éthique
Vérifications systématiques assurant que le fonctionnement du système IA respecte les réglementations, politiques internes et standards éthiques applicables.
Évaluation d'impact éthique continu
Analyse périodique et itérative des conséquences éthiques d'un système IA sur les individus et la société, permettant une adaptation proactive aux impacts émergents.
Surveillance transparence algorithmique
Monitoring continu du niveau d'explicabilité et de documentation des décisions algorithmiques pour garantir une transparence maintenue aux parties prenantes.
Tableau de bord de biais en temps réel
Interface spécialisée affichant dynamiquement les mesures de discrimination et biais algorithmiques pour permettre une détection et correction immédiate.
Système de remédiation automatique
Mécanisme autonome corrigeant automatiquement les dérives éthiques détectées par le système de monitoring, selon des règles prédéfinies et des seuils d'intervention.
Suivi de l'équité procédurale
Monitoring spécifique garantissant que les processus décisionnels de l'IA respectent les principes de cohérence, impartialité et possibilité de recours.
Monitoring de l'explicabilité
Surveillance continue de la capacité d'un système IA à fournir des justifications compréhensibles de ses décisions, essentiel pour la confiance et la redevabilité.
Cadre de responsabilité éthique
Structure formelle établissant les chaînes de responsabilité et les mécanismes de reddition pour les violations éthiques potentielles ou avérées des systèmes IA.