Renforcer l'IA. Éliminer les angles morts. Gérer les risques.

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Identifier et supprimer les données personnelles, réglementées ou toxiques des pipelines de formation
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Enrichir les ensembles de formation avec des données propres, conformes et bien étiquetées
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Garantir l'exactitude, l'exhaustivité et l'intégrité des données afin de réduire les biais et les dérives du modèle.

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Découvrir l'utilisation de l'IA dans l'ombre, les copilotes non agréés et l'accès non autorisé aux données
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Cartographier les flux de données entrant et sortant des systèmes d'IA - y compris les outils tiers
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Restreindre l'utilisation de données sensibles ou à haut risque dans les modèles génératifs ou prédictifs

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Mettre en évidence les risques d'IA liés à la confidentialité des données, aux violations des politiques et aux mauvaises configurations d'accès.
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Automatiser l'application des contrôles de gouvernance de l'IA dans les cycles de vie des données et des modèles
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Remédier au risque à la source - du recyclage des modèles à la révocation de l'accès



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