isahit intègre des experts humains dans le cycle de vie de l'IA afin d'aider les entreprises à tester le comportement de l'IA, à valider les mécanismes de contrôle et à documenter les résultats.
Des évaluateurs humains qualifiés examinent les résultats et les décisions de l'IA selon des critères prédéfinis tels que : la précision, la pertinence, les « hallucinations », la cohérence, la sécurité et les biais.
Une évaluation structurée permet de mesurer les performances de l'IA au-delà des tests de performance automatisés.
La loi sur l'IA met particulièrement l'accent sur une supervision humaine efficace des systèmes d'IA à haut risque.
isahit peut aider à vérifier si la supervision humaine fonctionne réellement dans la pratique.
L'objectif n'est pas seulement de tester l'IA. Il s'agit de tester : l'IA + l'humain + l'interface + la procédure
Les systèmes d'IA doivent être testés au-delà des situations normales.
isahit peut organiser des campagnes d'évaluation humaine portant sur : les cas limites, les instructions ambiguës, les scénarios adversariaux, les résultats inattendus, les biais et les risques liés à la sécurité.
Les testeurs humains recherchent activement les situations dans lesquelles un système d'IA pourrait échouer, se comporter de manière incohérente ou nécessiter une intervention humaine.
Des données d'entraînement, de validation et de test de haute qualité restent essentielles pour garantir la fiabilité de l'IA.
isahit prend en charge : la validation des ensembles de données, le contrôle qualité humain, la révision à plusieurs niveaux, les workflows de consensus et la validation par des experts.
Cela nous permet d'étendre notre expertise historique en matière d'annotation des données et d'assurance qualité aux workflows de validation de l'IA.
Les tests gagnent considérablement en utilité lorsqu'ils peuvent être documentés.
Les workflows Isahit permettent de consigner :
quelle version de l'IA a été testée
quel scénario a été évalué
quel résultat a été généré
qui l'a examiné
quels critères ont été appliqués
quelle correction a été apportée
quel a été le résultat final
L'objectif est de transformer l'évaluation humaine en preuves mesurables et vérifiables.
La validation de l'IA ne doit pas nécessairement s'arrêter lorsque le système est mis en production.
Les interactions en production peuvent être échantillonnées périodiquement et soumises à un examen humain afin de détecter : une dégradation de la qualité, des erreurs récurrentes, des comportements dangereux, des biais ou des décisions inattendues de l'IA.
Cela permet de mettre en place une boucle continue :
Surveiller → Examiner → Mesurer → Améliorer
Décrivez votre projet et faites appel à notre force de travail. Avec éthique.
Commencez un projet test d'annotation de données gratuitement, dès maintenant, grâce à notre outil d'annotation !
Apprenez-en plus sur notre communauté, nos offres d'emploi et commencez à gagner de l'argent tout en acquérant de nouvelles compétences.