Fiddler AI : Vers une observabilité et une sécurité renforcées pour des modèles d’IA fiables et responsables

Fiddler AI se distingue par son approche pionnière en matière d’observabilité et de sécurité pour les grands modèles de langage (LLM) et les opérations Machine Learning (MLOps). Alors que l’intelligence artificielle devient une partie intégrante de notre quotidien, Fiddler met l’accent sur la nécessité d’un contrôle continu des déploiements d’IA en production afin d’éviter des risques comme les hallucinations, les problèmes de sécurité ou les violations de données personnelles.

La plateforme proposée par Fiddler vise à accompagner les entreprises dans une meilleure gouvernance de l’IA, en surveillant de près certaines métriques importantes telles que la performance des modèles, leur justesse, ainsi que d’éventuels biais et dérives. En réponse à ces défis, la technologie de Fiddler agit en temps réel, alertant immédiatement les équipes techniques pour qu’elles puissent identifier et résoudre rapidement toute anomalie. Cette démarche se traduit non seulement par une meilleure conformité aux régulations existantes et émergentes comme l’AI Act de l’Union Européenne, mais également par une optimisation effective et sécurisée de l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Personnellement, je trouve l’approche de Fiddler particulièrement pertinente à une époque où le déploiement rapide de l’IA présente autant de promesses que de défis en termes éthiques et réglementaires. Offrir une observabilité et une sécurité renforcées permet aux entreprises de bénéficier pleinement des avantages des LLM tout en protégeant les utilisateurs finaux. Il est également rassurant de voir que Fiddler travaille en étroite collaboration avec des acteurs majeurs du secteur technologique, tels que AWS, Google et NVIDIA, ce qui renforce l’efficacité et l’intégration simplifiée de leur solution.

L’approche proactive et responsable de Fiddler envers l’IA est certes encourageante, mais soulève également une question essentielle : selon vous, les régulations actuelles suffisent-elles à garantir un usage sûr et responsable des grands modèles d’IA tels que les LLM, ou devrions-nous aller encore plus loin?

(L’article original, rédigé par AI Accelerator Institute, est disponible ici : Lire l’article sur AI Accelerator Institute.)