IA responsable avec Azure
Développez, utilisez et régissez les solutions d’IA de manière responsable avec Azure AI.
Créer des solutions IA responsable avec Azure Machine Learning
Appliquez IA responsable tout au long du cycle de vie du développement Machine Learning pour créer des applications justes, explicables et performantes qui bénéficient de la confiance des clients. Le Tableau de bord IA responsabletableau de bord de l’IA responsable consolide les fonctionnalités d’IA responsable pour prendre en charge les examens approfondis dans votre workflow, tandis que la supervision des modèles vous aide à optimiser les performances en production. Contextualisez les métriques d’IA responsable pour les audiences commerciales avec la carte de performance IA responsable (préversion) pour simplifier la gouvernance, la conformité et la collaboration de l’IA.
Développer de manière responsable pour l’impartialité et l’explicabilité
Évaluez rapidement votre modèle Machine Learning avec des algorithmes de pointe dans le tableau de bord de l’IA responsable, notamment des modèles tabulaires, d’images et de texte. À l’aide de workflows reproductibles et automatisés, effectuez la modélisation statistique, l’analyse exploratoire des données, l’analyse des erreurs, l’analyse contrefactuelle et l’analyse caustique, et évaluez votre modèle pour l’impartialité, l’interprétabilité et les performances, le tout au sein d’une plateforme machine learning de bout en bout.
Renforcer l’IA responsable en production
Utilisez les 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.
Régir pour la transparence et la responsabilité
Protégez et gérez vos ressources Machine Learning avec des contrôles de confidentialité et de sécurité d’entreprise, plus de 60 certifications de conformité et desopérations machine learning (MLOps). Suivez et comprenez facilement la traçabilité des données et utilisez le connecteur pour Microsoft Purview afin de simplifier le stockage des métadonnées et d’effectuer des analyses de cause racine plus rapides. Exportez des cartes de performance d’IA responsable (préversion) pour vos modèles Machine Learning afin de contextualiser les métriques d’IA responsables pour les parties prenantes de l’entreprise et de favoriser une collaboration proactive.
Construire de manière responsable pour des résultats fiables
Opérationnalisez une IA responsable pour obtenir des résultats fiables. Évaluer l'équité, la fiabilité et l'explicabilité des modèles
Prenez en toute confiance des décisions basées sur les données en temps réel. Surveiller et optimiser les performances des modèles d'IA en production
Protégez et gérez vos actifs d'apprentissage automatique pour la transparence, la responsabilité et la conformité entre les groupes de parties prenantes
Produits connexes
Azure Machine Learning
Utiliser un service de qualité professionnelle pour le cycle de vie d’apprentissage automatique de bout en bout.
Azure AI Services
Ajoutez des capacités cognitives aux applications avec des API et des services d'IA.
Mise en avant de la valeur commerciale avec un webinaire d’intelligence artificielle responsable
Regardez à la demande : Générer de la valeur commerciale avec une IA responsable.
Ressources et documentation
Développez vos compétences en matière de Machine Learning avec Azure
En savoir plus sur l’apprentissage automatique sur Azure et participer à des didacticiels pratiques avec un parcours d’apprentissage de 30 jours. À la fin, vous serez prêt à faire la certification Associé Scientifique des données Azure.
Les clients mettent l’IA responsable en pratique
"Avec Azure Machine Learning et le tableau de bord IA responsable, nous disposons des outils dont nous avons besoin pour comprendre, affiner et expliquer nos résultats afin de mieux servir nos patients."
Dr. Justin Green, responsable de la direction et de l’administration chez Health Education England North & Bureau d’enregistrement orthopédique
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"Grâce à l'interprétabilité du modèle dans Azure Machine Learning, nous sommes convaincus que notre modèle d'apprentissage automatique génère des résultats significatifs et équitables."
Daniel Engberg, responsable de l’analytique données et de l’intelligence artificielle, Scandinavian Airlines (SAS)
