AI Data Labeling

Contrôler l'utilisation de l'IA. Appliquer la politique à la source. Étiqueter ce qui est sûr.

Attribuez automatiquement des étiquettes d’utilisation de l’IA telles que « sûr », « restreint » ou « interdit » en fonction des règles de sensibilité, de risque et de conformité.
Personnalisez les définitions d’étiquettes pour qu’elles correspondent aux politiques internes et aux obligations réglementaires.
Activez une gouvernance cohérente sur les données pouvant être utilisées pour les invites, les copilotes et les modèles.

Attribuez automatiquement des étiquettes d’utilisation de l’IA telles que « sûr », « restreint » ou « interdit » en fonction des règles de sensibilité, de risque et de conformité.
Personnalisez les définitions d’étiquettes pour qu’elles correspondent aux politiques internes et aux obligations réglementaires.
Activez une gouvernance cohérente sur les données pouvant être utilisées pour les invites, les copilotes et les modèles.

Exploitez la classification tenant compte de l'identité pour mapper les données aux propriétaires, aux niveaux de sensibilité, à la résidence et au consentement.
Créez une image plus riche des données avant qu'elles ne soient utilisées dans l'IA et appliquez un étiquetage basé sur leur véritable contexte.
Alignez l’utilisation des données sur la gouvernance dès le départ.

Empêchez les données restreintes d’entrer dans les pipelines d’IA avant qu’elles ne deviennent un handicap.
Utilisez des politiques basées sur des étiquettes pour automatiser l’application sur les sources de données et les chaînes d’outils.
Minimisez l’exposition en déplaçant le contrôle vers la gauche, avant que les modèles ou les copilotes ne voient les données.

Éligibilité de l'IA d'étiquette. Bloquer les risques liés à l'IA.

BigID permet aux organisations d'anticiper les abus de l'IA en appliquant des politiques grâce à un étiquetage intelligent.

Application de l'éligibilité à l'utilisation de l'IA

Définissez et appliquez ce que signifie réellement « sûr pour l’IA » au sein de votre organisation.
Étiquetez automatiquement les données en fonction des risques, de la réglementation ou des règles commerciales.
Facilitez la distinction entre ce qui peut ou ne peut pas être utilisé dans l’IA.

Protection des données sensibles dans les pipelines d'IA

Empêchez les informations personnelles, exclusives ou sensibles d’alimenter les modèles d’IA.
Identifiez le contenu qui ne doit pas être utilisé et étiquetez-le avant qu'il n'entre dans les flux de travail ou les invites RAG.
Faire respecter la conformité sans ralentir l’innovation.

Gouvernance RAG et copilote

Étiquetez et gérez les données qui circulent dans les pipelines de génération augmentée par récupération ou dans les copilotes.
Appliquez des contrôles proactifs avant que des suggestions ne soient générées en plus du contenu restreint.
Réduisez les hallucinations et les abus à la source.

Audit et reporting pour la conformité de l'IA

Suivez la manière dont les données étiquetées sont utilisées, consultées et partagées dans votre environnement.
Prouver que l’utilisation de l’IA est conforme à la politique et répond aux mandats de conformité internes et externes.
Générez des journaux et des rapports avec une visibilité complète des étiquettes.

Collaboration et transparence entre équipes

Offrez aux équipes de confidentialité, de sécurité et d’IA un langage commun pour l’utilisation des données d’IA.
Utilisez une taxonomie d’étiquetage unifiée pour réduire la confusion et améliorer l’alignement de la gouvernance.
Prenez des décisions plus rapides grâce à une classification claire.

Étiquetage et remédiation unifiés

Intégrez l’étiquetage dans vos flux de travail de gouvernance des données plus larges.
Agissez sur les violations de politique directement dans BigID — de la restriction d’accès aux notifications utilisateur.
Fermez la boucle entre visibilité et application.

Étiquetage de l'IA Il ne s'agit pas seulement de classification. Il s'agit de contrôle des risques.

BigID vous offre la visibilité, l'application des politiques et l'automatisation nécessaires pour gérer l'utilisation des données d'IA à grande échelle, avant qu'elle ne devienne un problème.

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