Prise de décision par l'IA

Séparez les étapes de la décision. Identifiez ce qui est observé, ce que le modèle estime, quelle règle transforme cette estimation en action et qui est responsable du résultat. Cela permet de remettre en question les preuves ou la politique indépendamment du modèle. Évaluez les deux directions d’erreur et la possibilité de différer. Une fausse alerte peut créer un travail de révision ; un événement manqué peut laisser un problème non résolu. Le seuil approprié dépend de ces conséquences, de la capacité et de la fiabilité du score. Considérez comment l'action modifie les données ultérieures. Si un système enregistre uniquement les résultats des cas qu’il sélectionne, les données de formation futures peuvent refléter ses propres choix passés. Une amélioration apparente peut résulter d’une modification des mesures plutôt que de meilleures décisions. Pour les décisions conséquentes, bénéficiez d’une supervision d’experts appropriée, d’explications fondées sur des preuves réelles et d’un moyen de corriger les erreurs. Un modèle générique de déclaration de confiance ne remplace pas une politique applicable ou le droit d’une personne de remettre en question un résultat. Testez le flux de travail complet dans les conditions dans lesquelles il sera utilisé.