Intelligence artificielle responsable avec Azure
Développer, utiliser et régir les solutions d’IA de manière responsable
Créer des solutions d’IA responsables avec Azure Machine Learning
Appliquez IA responsable tout au long du cycle de vie de développement machine learning pour créer des applications justes, explicables et performantes qui gagnent la confiance des clients. Le tableau de bord IA responsable regroupe les fonctionnalités d’IA responsables pour prendre en charge les investigations approfondies dans votre flux de travail, tandis que la supervision des modèles vous permet d’optimiser les performances en production. Contextualisez les métriques IA responsables pour les audiences commerciales avec la carte de performance IA responsable (préversion) pour simplifier la gouvernance, la conformité et la collaboration de l’IA.
Créer de manière responsable pour des résultats approuvés
Opérationnalisez l’IA responsable pour obtenir des résultats fiables. Évaluer les modèles pour l’impartialité, la fiabilité et l’explicabilité
Prenez des décisions en temps réel pilotées par les données en toute confiance. Surveiller et optimiser les performances du modèle IA en production
Protégez et gérez vos ressources Machine Learning pour la transparence, la responsabilité et la conformité entre les groupes de parties prenantes
Évaluez rapidement votre modèle Machine Learning avec des algorithmes de pointe dans le tableau de bord IA responsable, notamment les modèles tabulaires, d’images et de texte. À l’aide de workflows reproductibles et automatisés, effectuez des modélisations statistiques, des analyses exploratoires des données, des analyses d’erreurs, des analyses contrefactuelles et des analyses causaux, et évaluez votre modèle pour l’impartialité, l’interprétation et les performances, le tout dans une plateforme Machine Learning de bout en bout.
Utilisez des contrefacteurs pour comprendre ce qui est nécessaire pour produire un résultat spécifique et une analyse causale afin d’appliquer de manière proactive de nouvelles stratégies et d’appliquer des changements réels. Ensuite, suivez et optimisez les performances du modèle en production avec l’analyse des modèles. Simplifiez la collecte des données d’inférence et recevez des alertes en temps opportun sur la dérive des données, la dérive d’attribut de fonctionnalité et les problèmes de qualité des données pour améliorer continuellement les performances du modèle et les résultats opérationnels.
Protégez et régissez vos ressources Machine Learning avec des contrôles de confidentialité et de sécurité d’entreprise, plus de 60 certifications de conformité et les opérations de machine learning (MLOps). Suivez et comprenez facilement la traçabilité des données et utilisez le connecteur pour Microsoft Purview pour simplifier le stockage des métadonnées et effectuer des analyses de cause racine plus rapides. Exportez des cartes de performance IA responsables (préversion) pour vos modèles Machine Learning afin de contextualiser les métriques d’IA responsables pour les parties prenantes de l’entreprise et de favoriser la collaboration proactive.
Les clients qui mettent l’IA responsable en pratique
Dr. Mildred Coyne, Vice-président senior de l’éducation et de l’innovation du personnel, Broward College"Our students don't come to quit, they come to finish—but they just don't always know what's in the journey ahead of them. We can use this technology to predict and help them succeed."
Dr. Justin Green, responsable de la direction et de la gestion de Health Education England North et chef de clinique de chirurgie orthopédique"With Azure Machine Learning and the Responsible AI dashboard, we have the tools we need to understand, refine, and explain our outcomes so we can better serve our patients."
Daniel Engberg, responsable de l’analytique des données et de l’IA, Scandinavian Airlines (SAS)"With model interpretability in Azure Machine Learning, we have a high degree of confidence that our machine learning model is generating meaningful and fair results."
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Dix instructions destinées aux chefs de produit pour implémenter l’IA de manière responsable
Guidez des équipes produit pour concevoir, créer et valider des systèmes IA.
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Découvrez comment aborder une IA responsable tout au long du cycle de vie.
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Mise en avant de la valeur commerciale avec un webinaire d’intelligence artificielle responsable
Regardez ce webinaire à la demande pour découvrir comment aborder la création de solutions d’IA responsables pour favoriser la confiance dans le Machine Learning.
Développez vos compétences en matière de Machine Learning avec Azure
Découvrez comment créer et opérationnels des modèles Machine Learning sur Azure de manière sécurisée, scalable et responsable à l’aide de didacticiels pratiques utiles. À la fin de ce parcours d’apprentissage de 30 jours, vous serez prêt pour la certification Scientifique des données associé Azure.
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