Audit des contrôles de validation des modèles IA d’un laboratoire

• Auditer les contrôles de validation des modèles IA du laboratoire
• Repérer les lacunes de documentation et de traçabilité des modèles
• Délivrer des recommandations pour fiabiliser la validation

Responsables qualité, data scientists et responsables IT

Inventaire des modèles IA en usage dans le laboratoire

• Cadrer le périmètre des modèles IA soumis à l’audit qualité
• Recenser les modèles utilisés en recherche, qualité et production
• Examiner les procédures de validation et de revalidation en place
• Vérifier la qualité des jeux de données d’entraînement et de test
• Contrôler la traçabilité des versions de modèles et des décisions
• Évaluer la gestion des dérives de performance des modèles
• Analyser la place du contrôle humain dans les décisions assistées
• Comparer les contrôles constatés aux exigences de qualité du secteur
• Rédiger le rapport d’audit avec les écarts classés par criticité
• Restituer les recommandations au comité qualité du laboratoire

• Recenser les modèles IA et examiner leurs dossiers de validation
• Contrôler la traçabilité, les données et la gestion des dérives
• Restituer les écarts classés et le plan de remédiation

• Fiabilisez la validation de vos modèles IA avant toute inspection
• Documentez vos décisions assistées par IA de façon vérifiable
• Réduisez le risque d’écart sur vos usages d’IA réglementés