Test

Question	Exemple de réponse
Quelles sont les exigences en matière de tests (par exemple, tests unitaires, tests d'intégration, end-to-end tests) ?	Tests unitaires pour des composants individuels, tests d'intégration avec des systèmes externes, end-to-end tests pour des scénarios critiques, etc.
Comment garantissez-vous la qualité et la cohérence des données entre les différentes sources pour la formation à l'IA générative ?	Nous maintenons la qualité des données grâce à des outils automatisés de profilage des données, à des audits de données réguliers et à un catalogue de données centralisé. Nous avons mis en place des politiques de gouvernance des données afin de garantir la cohérence entre les sources et de maintenir le lignage des données.
Comment le modèle d'IA générative sera-t-il évalué et validé ?	En utilisant un ensemble de données résistant, une évaluation humaine, des tests A/B, etc.
Quels sont les critères d'évaluation des performances et de la précision du modèle d'IA générative ?	Précision, rappel, score F1, perplexité, évaluation humaine, etc.
Comment les cas extrêmes et les cas critiques seront-ils identifiés et traités ?	En utilisant une suite de tests complète, une évaluation humaine, des tests contradictoires, etc.
Comment testerez-vous les biais potentiels dans le modèle d'IA générative ?	En utilisant une analyse de parité démographique, des tests d'égalité des chances, des techniques de débiais contradictoires, des tests contrefactuels, etc.
Quels paramètres seront utilisés pour mesurer l'équité des résultats du modèle ?	Rapport d'impact disparate, chances égalisées, parité démographique, indicateurs d'équité individuels, etc.
Comment garantirez-vous une représentation diversifiée dans vos ensembles de données de test pour la détection des biais ?	En utilisant un échantillonnage stratifié par groupes démographiques, en collaboration avec des experts en diversité, en utilisant des données synthétiques pour combler les lacunes, etc.
Quel processus sera mis en œuvre pour le suivi continu de l'équité des modèles après le déploiement ?	Audits d'équité réguliers, systèmes automatisés de détection des biais, analyse des commentaires des utilisateurs, formation continue périodique avec des ensembles de données mis à jour, etc.
Comment aborderez-vous les biais intersectionnels dans le modèle d'IA générative ?	En utilisant une analyse d'équité intersectionnelle, des tests en sous-groupes, une collaboration avec des experts du domaine sur l'intersectionnalité, etc.
Comment testerez-vous les performances du modèle dans différents contextes linguistiques et culturels ?	En utilisant des ensembles de tests multilingues, une collaboration avec des experts culturels, des mesures d'équité localisées, des études comparatives interculturelles, etc.