Comparez plus de 20 plateformes et bibliothèques d'IA responsable

Le marché des plateformes d'IA responsable comprend deux types de logiciels :
les plateformes d'IA responsable d'entreprise et les frameworks et bibliothèques d'IA responsable open-source. Nous avons répertorié certains des outils les plus reconnus en fonction de mesures telles que le volume d'avis, les ensembles de fonctionnalités, les scores GitHub et les références Fortune 500.

Voici quelques-uns de ces outils leaders :

Plateformes d'IA responsable d'entreprise

Gouvernance des données

La gouvernance des données fait référence au cadre global qui aligne les pratiques de données avec les objectifs commerciaux et les structures de responsabilité. Une application large de la gouvernance des données se trouve dans les applications de ML, appelée gouvernance des données de machine learning.

Databricks

Databricks est une plateforme unifiée de données et d'IA qui assure la propriété et le contrôle des données pour les modèles d'IA grâce à une surveillance complète, des contrôles de confidentialité et une gouvernance. Databricks fournit une IA responsable via son cadre de test d'IA responsable, qui comprend :

• Le red teaming IA pour identifier les vulnérabilités
• Le sondage automatisé et manuel pour détecter les biais et les problèmes éthiques
• Les tests de jailbreak pour comprendre le comportement du modèle sous des attaques
• La sécurité de la chaîne d'approvisionnement des modèles pour protéger les systèmes d'IA tout au long de leur cycle de vie.

IBM watsonx.data

Watsonx.data intelligence est une plateforme de gouvernance et d'intelligence des données qui garantit des données de haute qualité, conformes et prêtes pour l'entreprise pour les modèles d'IA. Elle fournit une IA responsable grâce à ses capacités d'intelligence des données pilotées par l'IA, qui comprennent :

• Un accès en langage naturel pour les utilisateurs de tous niveaux de compétence afin de rechercher et d'exploiter les données efficacement
• La découverte et le catalogage automatisés des données à travers des sources structurées et non structurées
• La gouvernance des données et les contrôles de qualité incluant la traçabilité, la classification et l'analyse d'impact
• L'enrichissement et la standardisation des données alimentés par l'IA pour des datasets cohérents et utilisables.
• La souveraineté et la sécurité des données d'IA via IBM Sovereign Core, offrant aux entreprises et aux gouvernements un contrôle sur site et dans le cloud sur les données sensibles dans des environnements réglementés

Snowflake

Snowflake est une plateforme de données basée sur le cloud pour le stockage, le traitement et l'analyse des données, aidant les entreprises à gérer et utiliser leurs données efficacement. Son approche d'IA responsable met l'accent sur la sécurité des données, la diversité et la maturité organisationnelle, garantissant que les applications d'IA sont construites sur une base de données sécurisée, diversifiée et bien gouvernée. De plus, Snowflake promeut la littératie des données et la collaboration interfonctionnelle pour favoriser une utilisation responsable de l'IA dans les organisations.

Extensions agentiques dans les plateformes de données

Databricks LakeWatch

LakeWatch est une plateforme de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) Lakehouse pilotée par l'IA qui étend la gouvernance des données aux opérations de sécurité en temps réel.

• Détection agentique des menaces : Déploie des agents autonomes de détection et de réponse alimentés par les modèles Claude d'Anthropic pour identifier les risques cybernétiques émergents pilotés par l'IA.
• Ingestion unifiée de télémétrie : Exploite l'architecture lakehouse ouverte pour stocker et analyser des données de sécurité étendues, y compris les logs, les sessions de chat et les données vidéo.

Snowflake Project SnowWork

Project SnowWork est une plateforme d'IA autonome qui permet aux utilisateurs métier d'orchestrer des workflows en plusieurs étapes en utilisant les données d'entreprise.

• Exécution basée sur les résultats : Connecte les actifs de données aux agents d'IA qui peuvent automatiquement interpréter les demandes en langage naturel et exécuter des workflows back-end complexes.
• Exécution en environnement gouverné : Exécute toutes les actions des agents entièrement dans l'environnement Snowflake, maintenant les actions sur les données soumises aux contrôles d'accès basés sur les rôles existants.

Plateformes de gouvernance de l'IA

Les outils de gouvernance de l'IA aident les unités commerciales à déployer des systèmes d'IA qui respectent les normes du secteur.

Claude

Claude est un assistant IA avancé et une plateforme de gouvernance qui permet aux entreprises de construire des systèmes d'IA responsables avec transparence et sécurité. Il fournit une IA responsable via :

• Des capacités avancées de raisonnement et d'analyse pour évaluer les résultats des modèles d'IA et identifier les risques potentiels
• Des principes d'IA constitutionnelle qui guident un comportement sûr et éthique aligné sur les valeurs organisationnelles
• L'intégration avec les workflows d'IA d'entreprise pour la surveillance, l'audit et la gouvernance des systèmes d'IA
• Des fonctionnalités d'explicabilité et de transparence pour comprendre la prise de décision de l'IA et garantir la responsabilité
• Une évaluation continue et un support de red-teaming pour identifier les vulnérabilités et améliorer la robustesse de l'IA

Credo IA

Credo IA, une plateforme de gouvernance de l'IA responsable, peut aider les entreprises à :

1. Collaborer avec des outils comme la collecte de preuves, le suivi de la responsabilité et la simplification des achats tiers.
2. Évaluer les systèmes d'IA pour les risques opérationnels, réglementaires et de réputation tout au long de leur cycle de vie
3. Créer des artefacts de gouvernance en traduisant les preuves techniques en documents conviviaux, en créant des fiches de modèle, des rapports d'audit, des rapports de risque et de conformité, et des divulgations.
4. Assurer la conformité avec les réglementations mondiales comme l'EU IA Act et la Loi sur les données et l'IA du Canada, les politiques internes et les normes du secteur.

Holistic IA

Holistic IA fournit des frameworks de gestion des risques, de conformité et de gouvernance de l'IA pour aider les entreprises à mettre en œuvre l'IA de manière responsable.

• Évaluation des biais en identifiant et en atténuant les biais dans les systèmes d'IA, en offrant des stratégies exploitables, un support continu et des rapports d'audit complets qui peuvent être partagés avec les parties prenantes.
• Évaluation de la conformité en cataloguant et en validant les systèmes d'IA à haut risque par rapport aux exigences de l'IA Act, en effectuant des évaluations des risques avec des stratégies d'atténuation et en s'assurant que la documentation technique est alignée sur les normes juridiques.
• Gestion proactive des risques en recevant des rapports réguliers et en effectuant des auto-audits pour les impacts négatifs, tout en utilisant des informations basées sur les données pour optimiser l'utilisation de l'IA et éclairer les décisions stratégiques.

IBM watsonx.governance

IBM Watsonx.governance peut améliorer la confiance et la transparence de l'IA en offrant une visibilité de niveau entreprise, un suivi des actifs d'IA et une conformité des workflows de données et d'IA dans divers environnements de déploiement, y compris IBM Cloud et AWS.

Les utilisateurs de Watsonx.governance peuvent s'intégrer à d'autres outils IBM watsonx studio comme watsonx.ai et watson.data pour entraîner, valider, ajuster et déployer l'IA.

MLOps

Amazon SageMaker et Amazon Bedrock

Amazon fournit des outils conçus pour aider les équipes de conformité à fournir des systèmes d'IA responsable, tels que :

• Sur Amazon Bedrock : Un service entièrement géré qui simplifie le développement d'applications d'IA générative en donnant accès à des modèles de fondation performants sans nécessiter de préparation des données, de construction de modèle ou de gestion d'infrastructure.
  • Guardrails : Met en œuvre des garde-fous dans l'IA générative en spécifiant les sujets à éviter et en détectant et prévenant automatiquement les requêtes et réponses restreintes.
  • Model Evaluation : Évalue et compare les modèles de fondation en fonction de mesures personnalisées comme la précision et la sécurité pour aider à sélectionner le meilleur modèle pour des cas d'utilisation spécifiques.
• Sur Amazon SageMaker : Une plateforme de machine learning qui offre les processus de création, d'entraînement et de déploiement de modèles, la rendant idéale pour les tâches de ML personnalisées comme l'analyse prédictive, les systèmes de recommandation et la détection d'anomalies.
  • Clarify : Détecte les biais potentiels et fournit des explications sur les prédictions du modèle, offrant transparence et informations pour garantir des décisions d'IA équitables et éclairées.
  • Model Monitor : Surveille les modèles déployés en détectant et en alertant automatiquement sur les prédictions inexactes pour maintenir la qualité du modèle.
  • ML Governance : Améliore la gouvernance en offrant des outils pour contrôler et surveiller les modèles de ML, y compris la capture et le partage d'informations sur le modèle pour assurer un déploiement responsable de l'IA.
• Amazon Augmented IA : Facilite l'examen humain des prédictions de ML, permettant une supervision là où le jugement humain est requis.

Découvrez comment Amazon Bedrock fournit une IA responsable :

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning est une plateforme cloud complète pour construire, entraîner et déployer des modèles de machine learning avec une sécurité et une gouvernance de niveau entreprise. Elle fournit une IA responsable via ses capacités intégrées d'IA responsable, qui comprennent :

• Des tableaux de bord d'équité et des outils de détection de biais pour identifier et atténuer les biais algorithmiques
• Des fonctionnalités d'interprétabilité et d'explicabilité des modèles pour une prise de décision transparente
• La confidentialité différentielle et l'apprentissage fédéré pour la protection des données et la préservation de la vie privée
• Une surveillance ML automatisée et des tableaux de bord de gouvernance pour une supervision continue des modèles
• Des pistes de conformité et d'audit pour les exigences réglementaires et la responsabilité organisationnelle.

Google Cloud Vertex IA

Google Cloud Vertex IA est une plateforme de machine learning unifiée qui permet aux entreprises de construire, déployer et gouverner des modèles d'IA de manière responsable à grande échelle. Elle fournit une IA responsable via des fonctionnalités intégrées de gouvernance et de sécurité, qui comprennent :

• Des frameworks d'évaluation et de test de modèles pour la détection des biais et l'évaluation de l'équité
• Des outils d'explicabilité pour interpréter les prédictions des modèles et comprendre les processus de prise de décision
• La surveillance des modèles et la détection de dérive pour garantir la performance et la sécurité en production
• Des contrôles d'accès et une journalisation d'audit pour une gouvernance complète et un suivi de la conformité
• L'intégration avec les principes d'IA de Google pour assurer un développement et un déploiement éthiques de l'IA

Dataiku

Dataiku est une plateforme de ML et de science des données qui construit, déploie et gère des projets de données, d'analyse et d'IA. Elle peut soutenir l'IA responsable dans ces projets grâce à plusieurs capacités clés :

1. Analyse statistique avancée : Facilite une analyse approfondie des données pour identifier et traiter les biais potentiels.
2. Rapports d'équité des modèles : Fournit des mesures comme la parité démographique et les chances égalisées pour mesurer et atténuer les biais.
3. IA explicable : Offre des explications au niveau des lignes et des analyses de simulation pour garantir la transparence et la responsabilité.
4. Conformité à la confidentialité des données : Assure le respect des réglementations telles que le RGPD et le CCPA.
5. Documentation des modèles : Automatise la création d'une documentation détaillée des modèles à des fins réglementaires et internes.
6. Outils de gouvernance : Met en œuvre des plans de projet standard et des blueprints de workflow pour s'aligner sur les pratiques d'IA responsable et les exigences réglementaires.

Gouvernance et sécurité des agents d'IA

Les plateformes de gouvernance des agents d'IA gèrent, auditent et sécurisent le cycle de vie des agents d'IA autonomes. Ces outils répondent aux défis de sécurité et de conformité des workflows d'agents non déterministes en plusieurs étapes.

Arthur IA

Arthur IA est une plateforme de gouvernance et d'observabilité de l'IA qui surveille et protège les systèmes d'IA autonomes tout au long de leur cycle de vie opérationnel. Elle fournit une IA responsable via :

• La surveillance en temps réel des performances, des biais et de la dérive des modèles dans les environnements de production
• Des outils d'explicabilité et de transparence pour comprendre et auditer la prise de décision de l'IA
• La détection automatisée des problèmes d'équité, des attaques adverses et de la dégradation des modèles
• Des tableaux de bord de gouvernance et des pistes d'audit pour la conformité et la responsabilité organisationnelle.

Coralogix

Coralogix est une plateforme d'observabilité et de surveillance alimentée par l'IA qui fournit des informations en temps réel sur les performances des applications et des systèmes d'IA. Elle assure une supervision responsable de l'IA via :

• Des agents autonomes de détection d'anomalies qui identifient les schémas inhabituels et les problèmes potentiels en temps réel
• Une surveillance complète des modèles d'IA et un suivi des performances dans les environnements de production
• La corrélation des alertes et l'analyse des causes profondes pour résoudre rapidement les problèmes des systèmes d'IA
• L'intégration avec les plateformes de données d'entreprise pour une visibilité de bout en bout des opérations d'IA

Galileo by Cisco

Galileo est une plateforme de qualité et d'observabilité de l'IA conçue pour identifier et résoudre les problèmes dans les grands modèles de langage et les systèmes d'IA générative. Elle fournit une IA responsable via :

• Une notation et des tests de qualité automatisés pour évaluer les résultats des modèles concernant les hallucinations, les biais et le contenu nuisible
• La surveillance de la dérive des données et des performances des modèles pour assurer un comportement d'IA cohérent et sûr
• L'analyse des causes profondes pour identifier et traiter les défaillances et la dégradation des systèmes d'IA
• Des frameworks d'évaluation continue pour détecter les risques émergents et les violations de gouvernance

WitnessAI

WitnessAI est une plateforme de sécurité et de gouvernance de l'IA d'entreprise qui fournit une visibilité au niveau du réseau et un contrôle des politiques basé sur l'intention sur l'activité des agents autonomes.

• Contrôle des flux de données : Régule les données qui entrent dans les outils d'IA internes et surveille comment les agents naviguent dans les environnements d'entreprise.
• Application des politiques comportementales : Comprend l'intention de l'agent pour bloquer les menaces avancées comme l'injection de prompts et les attaques multi-tours en temps d'exécution.
• Enregistrements d'explicabilité : Capture les états des agents et les commandes d'exécution pour fournir une piste d'audit pour les actions autonomes.

Outils et bibliothèques d'IA responsable open-source

Veuillez noter que les bibliothèques GitHub qui ne sont pas à jour sont exclues de la liste ci-dessous.

Confidentialité de l'IA

Ces bibliothèques se concentrent sur l'utilisation de l'IA à des fins légitimes tout en évitant les applications contraires à l'éthique. Les organisations adhérant aux normes d'IA éthique mettent en œuvre des directives strictes, des processus d'examen approfondis et des objectifs clairs pour garantir la conformité.

• TensorFlow Privacy : Une bibliothèque Python offrant des implémentations d'optimiseurs TensorFlow pour entraîner des modèles de machine learning avec confidentialité différentielle.
• TensorFlow Federated (TFF) : Conçue pour soutenir la recherche ouverte et l'expérimentation en apprentissage fédéré (FL), où un modèle global est entraîné sur plusieurs clients sans partager leurs données locales.
• Deon : Un outil en ligne de commande permettant d'ajouter une liste de contrôle éthique aux projets de science des données, promouvant les considérations éthiques et fournissant des rappels exploitables pour les développeurs.
• Opendp : Une bibliothèque modulaire pilotée par la communauté, écrite en Rust (avec des bindings Python et R) qui fournit des algorithmes statistiques vérifiés pour construire des calculs préservant la confidentialité et des applications de confidentialité différentielle.

Équité de l'IA

L'équité dans l'IA implique de protéger les individus et les groupes contre la discrimination, les biais et les mauvais traitements. Les modèles doivent être évalués pour l'équité afin de prévenir les biais contre des groupes, facteurs ou variables spécifiques.

• IA Fairness 360 : Une boîte à outils open-source d'IBM offrant des techniques pour détecter et atténuer les biais dans les modèles de machine learning tout au long du cycle de vie de l'IA.
• Fairlearn : Un package Python qui aide les développeurs à évaluer l'équité de leurs systèmes d'IA et à atténuer les biais identifiés, offrant à la fois des algorithmes d'atténuation et des métriques pour l'évaluation des modèles.
• Responsible IA Toolbox : Une suite d'outils de Microsoft qui fournit des interfaces pour explorer et évaluer les modèles et les données d'IA, facilitant le développement et le déploiement de systèmes d'IA de manière sûre et éthique.
• Aequitas : Une boîte à outils open-source d'audit des biais et de machine learning équitable conçue pour détecter, visualiser et atténuer la discrimination algorithmique entre les sous-groupes démographiques.

Intégrité des données

L'intégrité des données aide à identifier la dérive des données, les anomalies et les entrées corrompues pour garantir que le système d'IA reste fiable et impartial.

• TensorFlow Data Validation (TFDV) : Une bibliothèque pour explorer et valider les données de machine learning, optimisée pour l'évolutivité et l'intégration avec TensorFlow et TensorFlow Extended (TFX).
• Evidently : Une bibliothèque Python open-source pour évaluer, tester et surveiller les modèles de ML et la qualité des données en détectant la dérive des données, la dérive des cibles et la dégradation des performances.
• FG Data Profiling : Un outil open-source (géré par la communauté Data-Centric IA, anciennement pandas-profiling) qui génère une analyse exploratoire et des rapports de qualité des données en une ligne de code pour les DataFrames Pandas et Spark.
• Clean Lab : Une bibliothèque d'IA centrée sur les données qui détecte et corrige automatiquement les erreurs d'étiquetage, les valeurs aberrantes et le bruit dans les datasets pour améliorer les performances et la robustesse des modèles de ML.

Robustesse des modèles

La robustesse des modèles garantit que les systèmes d'IA fonctionnent de manière fiable dans des conditions inattendues, de manipulation intentionnelle ou d'attaques adverses.

• TextAttack : Un framework Python pour les attaques adverses, l'entraînement et l'augmentation de données en NLP, rationalisant le processus de test et d'amélioration de la robustesse des modèles NLP.
• Adversarial Robustness Toolbox (ART) : Une bibliothèque Python fournissant des outils pour les développeurs et les chercheurs pour évaluer, défendre et certifier les modèles de machine learning contre les menaces adverses comme l'évasion, l'empoisonnement et l'extraction.
• Garak : Un scanner de vulnérabilités d'IA générative open-source soutenu par Nvidia qui agit comme un outil de red-teaming automatisé pour trouver des failles de sécurité et des défauts d'injection de prompts dans les LLM.
• Promptfoo : Un framework de test et d'évaluation open-source conçu spécifiquement pour les constructeurs d'applications afin de faire du red-team, du benchmarking et de sécuriser les entrées, prompts et sorties des LLM.

Gouvernance des agents d'IA

La gouvernance des agents d'IA gère et surveille les agents d'IA autonomes pour s'assurer qu'ils opèrent dans des limites prédéfinies, se conforment aux politiques organisationnelles et n'exécutent pas d'actions malveillantes.

• Agent Governance Toolkit (Microsoft) : C'est un framework de sécurité d'exécution open-source conçu pour traiter les 10 principaux risques OWASP pour les applications d'IA agentique. Il propose une application déterministe des politiques en moins d'une milliseconde pour évaluer les actions avant l'exécution, des anneaux d'isolation des privilèges pour protéger les outils système sensibles des appels d'agents non autorisés, et une nomenclature de décision automatisée (SBOM) pour suivre les chaînes d'audit et les budgets de tokens.
• Adrian : Un moniteur de sécurité d'exécution open-source qui analyse les logs d'agents et les traces de raisonnement en temps réel pour détecter l'utilisation malveillante d'outils, la dérive des politiques ou les comportements hors limites avant que l'agent n'agisse.
• VerifyWise : Une plateforme de gouvernance de l'IA open-source qui fournit des inventaires de modèles centralisés, un suivi de la conformité (comme pour l'EU IA Act) et des pistes d'audit complètes pour les systèmes d'IA d'entreprise.

Sûreté et sécurité du système

La sûreté et la sécurité du système établissent des filtres au niveau de l'infrastructure et des garde-fous en temps réel autour des modèles d'IA pour intercepter le contenu dangereux, prévenir les fuites de données et bloquer l'exploitation.

• Llama Guard (Meta) : Une famille de classificateurs de sauvegarde open-weight basés sur LLM conçus pour filtrer le contenu en détectant les prompts et complétions toxiques, dangereux ou violant les politiques.
• Guardrails IA : Un framework open-source qui implémente des couches de validation structurelle et de qualité pour garantir des sorties structurées, nettoyer les données personnelles et éliminer les hallucinations.
• NeMo Guardrails (NVIDIA) : Une boîte à outils open-source qui permet aux développeurs d'ajouter des contraintes conversationnelles programmables (« rails ») pour guider le flux de dialogue, appliquer des limites thématiques et bloquer les injections de prompts.

Qu'est-ce que l'IA responsable ?

Les 4 principes directeurs de l'IA, également connus sous le nom d'intelligence artificielle (IA) responsable, font référence à l'établissement de la confiance dans les solutions d'IA en appliquant un ensemble de principes qui sont :

• L'équité
• La confidentialité
• La sûreté et la sécurité
• La transparence

Ces principes aident à guider la conception, le développement, le déploiement et l'utilisation de l'IA.

Pourquoi l'IA responsable est-elle importante ?

Comme le montrent les dernières statistiques :

• 90 % des applications commerciales d'entreprise intégreront des capacités d'IA d'ici l'année prochaine.
• 9 entreprises leaders sur 10 investissent dans les technologies d'IA. Suite au lancement de ChatGPT en 2022, les entreprises ont signalé une
• augmentation de 97 % de l'intérêt pour le développement de l'IA générative.
• Une augmentation de 72 % observée dans l'adoption des pipelines de machine learning pour soutenir les stratégies d'IA générative.

L'adoption rapide de l'IA générative et des LLM a soulevé des préoccupations et des précautions concernant :

• Risques de sécurité et éthiques : Vulnérabilité croissante aux failles de sécurité des LLM, aux risques de l'IA générative et aux biais de l'IA documentés (racisme, sexisme, capacitisme et âgisme).
• Conformité réglementaire : Des lois strictes sur la confidentialité des données comme le RGPD et le CCPA poussant 77 % des entreprises à prioriser la conformité de l'IA.
• Engagement financier : Plus de 80 % des organisations allouent au moins 10 % de leurs budgets d'IA à la conformité, tandis que 31 % mettent pleinement en œuvre les principes d'IA responsable dans leur entreprise.⁶

FAQ

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Lectures complémentaires

Découvrez d'autres outils et pratiques pour atténuer les risques de l'IA générative, tels que :

• Outils de sécurité des LLM
• Technologies d'amélioration de la confidentialité
• Outils LLMOps
• Outils MLOps
• Outils de gouvernance de l'IA.

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Liens de référence

1.

Responsible AI - Databricks

2.

IBM Enables Responsible Enterprise AI with watsonx.governance

Forbes

3.

LLM App Development With Snowflake Cortex

Snowflake

4.

Credo AI - The Leader in Responsible AI - Product

5.

AI Safeguard - Govern Your Generative AI | Holistic AI

6.

Responsible AI Governance Consulting & Solutions | Accenture

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le process mining et l'automatisation informatique.

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