Comparer plus de 20 plateformes et bibliothèques d'IA responsable

Le marché des plateformes d'IA responsable comprend deux types de logiciels :
plateformes d'IA responsable d'entreprise et frameworks et bibliothèques d'IA responsable open source. Nous avons listé certains des outils les plus reconnus sur la base de critères tels que le volume d'avis, les 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

Gouvernance des données désigne le cadre global qui aligne les pratiques de données sur les objectifs métier et les structures de responsabilité. Une application large de la gouvernance des données se trouve dans les applications de ML, appelée gouvernance des données d'apprentissage automatique.

Databricks

Databricks est une plateforme unifiée de données et d'IA qui garantit 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 propose une IA responsable via son cadre Responsible IA Testing Framework, qui comprend :

• Red teaming IA pour identifier les vulnérabilités
• Sondage automatisé et manuel des biais et des problèmes éthiques
• Tests de jailbreak pour comprendre le comportement du modèle face aux attaques
• 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

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

• Accès en langage naturel pour les utilisateurs de tous niveaux afin de rechercher et d'exploiter efficacement les données
• Découverte et catalogage automatisés des données à travers des sources structurées et non structurées
• Contrôles de gouvernance et de qualité des données incluant lignage, classification et analyse d'impact
• Enrichissement et normalisation des données propulsés par l'IA pour des datasets cohérents et exploitables.
• Souveraineté et sécurité des données d'IA via IBM Sovereign Core, offrant aux entreprises et aux gouvernements un contrôle sur site et dans le cloud des 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 efficacement leurs données. 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 reposent 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 de menaces agentique : déploie des agents de détection et de réponse autonomes propulsés par les modèles Anthropic Claude pour identifier les cyberrisques émergents pilotés par l'IA.
• Ingestion de télémétrie unifiée : Tire parti de l'architecture ouverte lakehouse pour stocker et analyser de vastes données de sécurité, y compris les journaux, 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 multi-étapes à l'aide des données d'entreprise.

• Exécution basée sur les résultats : Connecte les actifs de données à des agents IA capables d'interpréter automatiquement les demandes en langage naturel et d'exécuter des workflows back-end complexes.
• Exécution dans un environnement gouverné : Exécute toutes les actions des agents entièrement dans l'environnement Snowflake, en 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 métier à déployer des systèmes d'IA conformes aux 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 grâce à :

• Capacités avancées de raisonnement et d'analyse pour évaluer les sorties des modèles d'IA et identifier les risques potentiels
• Principes d'IA constitutionnelle qui guident un comportement sûr et éthique aligné sur les valeurs organisationnelles
• Intégration aux workflows d'IA d'entreprise pour la surveillance, l'audit et la gouvernance des systèmes d'IA
• Fonctionnalités d'explicabilité et de transparence pour comprendre la prise de décision de l'IA et garantir la responsabilité
• Évaluation continue et soutien au red-teaming pour identifier les vulnérabilités et améliorer la robustesse de l'IA

Credo AI

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

1. Collaborer avec des outils tels que la collecte de preuves, le suivi de la responsabilité et la simplification des achats auprès de tiers.
2. Évaluer les systèmes d'IA pour les risques opérationnels, réglementaires et de réputation tout au long de leur cycle de vie
3. Construire 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 telles que la loi européenne sur l'IA (EU IA Act) et la loi canadienne sur les données et l'IA, les politiques internes et les normes du secteur.

Holistic AI

Holistic AI fournit des cadres 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 soutien continu et des rapports d'audit complets pouvant 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 la loi sur l'IA, en menant des évaluations des risques avec des stratégies d'atténuation et en veillant à ce que la documentation technique soit conforme aux normes juridiques.
• Gestion proactive des risques en recevant des rapports réguliers et en réalisant des auto-audits pour les impacts négatifs, tout en utilisant des informations fondées sur les données pour optimiser l'utilisation de l'IA et éclairer les décisions stratégiques.

IBM watsonx.governance

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

Les utilisateurs de Watsonx.governance peuvent s'intégrer à d'autres outils IBM watsonx Studio tels que 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 responsables, 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 de données, de construction de modèles ou de gestion d'infrastructure.
  • Guardrails : Met en œuvre des protections dans l'IA générative en spécifiant les sujets à éviter et en détectant et empêchant automatiquement les requêtes et réponses restreintes.
  • Évaluation des modèles : Évalue et compare les modèles de fondation sur la base de métriques personnalisées telles que la précision et la sécurité afin d'aider à sélectionner le meilleur modèle pour des cas d'utilisation spécifiques.
• Sur Amazon SageMaker : Une plateforme d'apprentissage automatique qui offre les processus de création, d'entraînement et de déploiement de modèles, ce qui la rend idéale pour des tâches de ML personnalisées telles que l'analyse prédictive, les systèmes de recommandation et la détection d'anomalies.
  • Clarify : Détecte les biais potentiels et fournit des explications sur les prédictions des modèles, 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 afin de maintenir la qualité des modèles.
  • ML Governance : Renforce la gouvernance en offrant des outils de contrôle et de surveillance des modèles de ML, y compris la capture et le partage d'informations sur les modèles pour garantir un déploiement responsable de l'IA.
• Amazon Augmented IA : Facilite la revue humaine 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 la construction, l'entraînement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique avec une sécurité et une gouvernance de niveau entreprise. Il fournit une IA responsable grâce à ses capacités intégrées d'IA responsable, notamment :

• Tableaux de bord d'équité et outils de détection des biais pour identifier et atténuer les biais algorithmiques
• Fonctionnalités d'interprétabilité et d'explicabilité des modèles pour une prise de décision transparente
• Confidentialité différentielle et apprentissage fédéré pour la protection des données et la préservation de la vie privée
• Surveillance automatisée du ML et tableaux de bord de gouvernance pour une supervision continue des modèles
• Pistes de conformité et d'audit pour les exigences réglementaires et la responsabilité organisationnelle.

Google Cloud Vertex AI

Google Cloud Vertex AI est une plateforme unifiée d'apprentissage automatique qui permet aux entreprises de construire, déployer et gouverner des modèles d'IA de manière responsable à grande échelle. Il fournit une IA responsable grâce à des fonctionnalités intégrées de gouvernance et de sécurité, notamment :

• Cadres d'évaluation et de test des modèles pour la détection des biais et l'évaluation de l'équité
• Outils d'explicabilité pour interpréter les prédictions des modèles et comprendre les processus de prise de décision
• Surveillance des modèles et détection de dérive pour garantir la performance et la sécurité en production
• Contrôles d'accès et journalisation d'audit pour un suivi complet de la gouvernance et de la conformité
• Intégration aux principes d'IA de Google pour garantir un développement et un déploiement éthiques de l'IA

Dataiku

Dataiku est une plateforme de ML et de science des données qui permet de construire, déployer et gérer 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 métriques telles que 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 scénarios pour garantir la transparence et la responsabilité.
4. Conformité à la confidentialité des données : Garantit le respect des réglementations telles que le RGPD et la 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 plans de workflow pour s'aligner sur les pratiques d'IA responsable et les exigences réglementaires.

Gouvernance et sécurité des agents IA

Les plateformes de gouvernance des agents IA gèrent, auditent et sécurisent le cycle de vie des agents IA autonomes. Ces outils répondent aux défis de sécurité et de conformité des workflows d'agents non déterministes et multi-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 grâce à :

• Surveillance en temps réel de la performance, des biais et de la dérive des modèles dans les environnements de production
• Outils d'explicabilité et de transparence pour comprendre et auditer la prise de décision de l'IA
• Détection automatisée des problèmes d'équité, des attaques adverses et de la dégradation des modèles
• Tableaux de bord de gouvernance et pistes d'audit pour la conformité et la responsabilité organisationnelle.

Coralogix

Coralogix est une plateforme d'observabilité et de surveillance propulsée par l'IA qui fournit des informations en temps réel sur la performance des applications et des systèmes d'IA. Elle fournit une supervision responsable de l'IA grâce à :

• Agents autonomes de détection d'anomalies qui identifient les schémas inhabituels et les problèmes potentiels en temps réel
• Surveillance complète des modèles d'IA et suivi des performances dans les environnements de production
• Corrélation des alertes et analyse des causes racines pour résoudre rapidement les problèmes des systèmes d'IA
• Intégration aux plateformes de données d'entreprise pour une visibilité de bout en bout sur les 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 des large language models et des systèmes d'IA générative. Elle fournit une IA responsable grâce à :

• Notation et tests automatisés de la qualité pour évaluer les sorties des modèles concernant les hallucinations, les biais et le contenu nuisible
• Surveillance de la dérive des données et de la performance des modèles pour garantir un comportement IA cohérent et sûr
• Analyse des causes racines pour identifier et traiter les défaillances et la dégradation des systèmes d'IA
• Cadres 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 offre 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 la manière dont les agents naviguent dans les environnements d'entreprise.
• Application de politiques comportementales : Comprend l'intention des agents pour bloquer les menaces avancées telles que les injections de prompt et les attaques multi-tours au moment de l'exécution.
• Enregistrements d'explicabilité : Capture les états des agents et les commandes d'exécution pour fournir une piste d'audit des 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 qui adhèrent 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 l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique avec confidentialité différentielle.
• TensorFlow Federated (TFF) : Conçu 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, favorisant les considérations éthiques et fournissant des rappels exploitables aux développeurs.
• Opendp : Une bibliothèque modulaire communautaire écrite en Rust (avec des liaisons Python et R) qui fournit des algorithmes statistiques vérifiés pour la construction de calculs préservant la confidentialité et d'applications de confidentialité différentielle.

Équité de l'IA

L'équité dans l'IA consiste à 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 à l'encontre de groupes, de facteurs ou de 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 d'apprentissage automatique 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 d'apprentissage automatique équitable conçue pour détecter, visualiser et atténuer la discrimination algorithmique entre sous-groupes démographiques.

Intégrité des données

L'intégrité des données aide à identifier la dérive des données, les anomalies et les entrées corrompues afin de garantir que les systèmes d'IA restent fiables et non biaisés.

• TensorFlow Data Validation (TFDV) : Une bibliothèque pour explorer et valider les données d'apprentissage automatique, 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 ML et la qualité des données en détectant la dérive des données, la dérive de cible et la dégradation des performances.
• FG Data Profiling : Un outil open source (géré par la Data-Centric IA Community, anciennement pandas-profiling) qui génère une analyse exploratoire et des rapports de qualité des données en une seule 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 afin d'améliorer la performance et la robustesse des modèles ML.

Robustesse des modèles

La robustesse des modèles garantit que les systèmes d'IA fonctionnent de manière fiable dans des conditions inattendues, en cas 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 aux développeurs et aux chercheurs pour évaluer, défendre et certifier les modèles d'apprentissage automatique contre les menaces adverses telles que l'évasion, l'empoisonnement et l'extraction.
• Garak : Un scanner open source de vulnérabilités d'IA générative soutenu par Nvidia, qui agit comme un outil automatisé de red-teaming pour trouver des failles de sécurité et des défauts d'injection de prompt dans les LLMs.
• Promptfoo : Un framework open source de test et d'évaluation conçu spécifiquement pour les créateurs d'applications afin de red-teamer, benchmarker et sécuriser les LLM entrées, prompts et sorties.

Gouvernance des agents IA

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

• Agent Governance Toolkit (Microsoft) : Il s'agit d'un framework de sécurité runtime open source conçu pour répondre aux dix principaux risques OWASP Top 10 pour les applications d'IA agentiques. Il propose une application déterministe des politiques en moins d'une milliseconde pour évaluer les actions avant leur exécution, des anneaux d'isolation des privilèges pour protéger les outils système sensibles des appels d'agents non autorisés, et une nomenclature automatisée de décision (SBOM) pour suivre les chaînes d'audit et les budgets de token.
• Adrian : Un moniteur de sécurité runtime open source qui analyse les journaux des agents et les traces de raisonnement en temps réel pour détecter toute utilisation malveillante d'outils, toute dérive de politique ou tout comportement hors limites avant que l'agent n'agisse.
• VerifyWise : Une plateforme open source de gouvernance de l'IA qui fournit des inventaires de modèles centralisés, un suivi de conformité (notamment pour la loi européenne sur l'IA) et des pistes d'audit complètes pour les systèmes d'IA d'entreprise.

Sûreté et sécurité des systèmes

La sûreté et la sécurité des systèmes 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 des LLM conçus pour filtrer le contenu en détectant les prompts et complétions toxiques, dangereux ou violant les politiques.
• Guardrails AI : Un framework open source qui met en œuvre des couches de validation structurelle et qualitative 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 prompt.

Qu'est-ce que l'IA responsable ?

Les 4 principes directeurs de l'IA, également connus sous le nom d'intelligence artificielle responsable (IA), consistent à instaurer la confiance dans les solutions d'IA en appliquant un ensemble de principes, à savoir :

• Équité
• Confidentialité
• Sûreté et sécurité
• 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 d'entreprise commerciales comporteront 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
• 97 % de hausse de l'intérêt pour le développement de l'IA générative.
• 72 % d'augmentation observée dans l'adoption des pipelines d'apprentissage automatique pour soutenir les stratégies d'IA générative.

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

• Risques de sécurité et éthiques : Vulnérabilité croissante aux failles de sécurité des LLM sécurité, 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 la CCPA obligent 77 % des entreprises à prioriser la conformité de l'IA.
• Engagement financier : Plus de 80 % des organisations allouent au moins 10 % de leur budget IA à la conformité, tandis que 31 % mettent pleinement en œuvre les principes d'IA responsable dans l'ensemble de leur entreprise.⁶

FAQ

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Lecture complémentaire

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

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

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Journal des modifications

5 mises à jour

202620252024

1. 10 juin

   Ajout d'Azure Machine Learning, Google Vertex AI, Claude, Arthur AI, Coralogix et Galileo aux sections des plateformes.

2. 9 juin

   Élargie la section des outils open source d'IA responsable avec les catégories intégrité des données, robustesse des modèles et sécurité des systèmes.

3. 3 juin

   Ajout des sections extensions agentiques et gouvernance des agents IA couvrant Databricks LakeWatch, Snowflake Project SnowWork et WitnessAI.

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 l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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