Ce document traite de l’alignement responsable de l’IA dans le développement de phi-3, mettant l’accent sur les principes de sécurité adoptés par Microsoft. Des méthodes de test et des ensembles de données ont été utilisés pour réduire les taux de réponses nuisibles.
L’Alliance écossaise de l’IA a publié son rapport d’impact 2024/2025, révélant une année de progrès significatifs dans la promotion d’une intelligence artificielle éthique et inclusive en Écosse. Le rapport souligne comment l’Alliance a transformé sa stratégie en actions concrètes, soutenant les entreprises et façonnant le paysage politique de l’IA en Écosse.
La gouvernance de l’IA et la gouvernance des données sont essentielles pour garantir le développement de solutions d’IA éthiques et fiables. Ces cadres de gouvernance sont interconnectés et vitaux pour le succès des initiatives basées sur l’IA, en particulier dans les grandes organisations.
Dans un paysage hyper-compétitif, déployer des modèles de langage de grande taille (LLM) n’est pas suffisant ; il faut un cadre LLMOps robuste pour garantir la fiabilité et la conformité. Python, avec son riche écosystème, est l’élément clé qui relie le prototypage, la surveillance et la gouvernance dans un flux de travail de production sans faille.
L’Acte sur l’intelligence artificielle (IA) de l’UE introduit un cadre de régulation basé sur les risques pour les systèmes d’IA, imposant des limites sur la surveillance biométrique. Pendant ce temps, la Chine exporte silencieusement des technologies de surveillance dans la région Asie-Pacifique, qui manque de cadres de gouvernance adéquats pour réguler leur utilisation.
L’inspection des contenus générés par l’IA est essentielle pour garantir que les résultats respectent les règles internes et les exigences réglementaires. Cela permet aux organisations d’adopter l’IA en toute confiance, sachant qu’elles ont les moyens de vérifier et de contrôler les résultats.
À l’occasion de la Journée d’appréciation de l’IA, il est important de reconnaître le rôle croissant de l’intelligence artificielle dans la transformation de l’infrastructure de confiance des entreprises en Inde. Dans des secteurs à enjeux élevés comme la finance et les technologies, l’IA devient un pilier fondamental pour la conformité en temps réel et la prévention de la fraude.
Un rapport de carte de modèle soutient l’IA responsable en fournissant transparence et responsabilité dans le développement et le déploiement des modèles d’IA. Avec l’émergence de nouvelles réglementations, il est essentiel de documenter rigoureusement les modèles pour garantir qu’ils sont justes, sûrs et transparents.
Les modèles d’IA ont gagné en intelligence et en intégration dans les flux de travail des entreprises, mais avec cette croissance, le risque de « jailbreak » a également augmenté. Ces tentatives visent à contourner les restrictions des modèles de langage, entraînant des violations des protocoles de sécurité et des comportements non éthiques.
Un groupe de défense met en garde contre l’utilisation de l’IA dans le secteur financier, affirmant qu’elle discrimine et exploite les consommateurs. Peter Norwood, responsable de la recherche et de la défense chez Finance Watch, souligne que l’automatisation croissante des services financiers risque de compromettre l’équité et la transparence.