L’observabilité de l’IA est la pratique consistant à instrumenter les systèmes et outils d’IA afin d’obtenir une visibilité complète sur la manière dont ils sont utilisés, sur les données qui y transitent, sur leurs performances et sur le fait qu’ils fonctionnent ou non dans les limites de gouvernance définies.
L’observabilité de l’IA englobe plusieurs dimensions : l’observabilité de l’usage (qui utilise quels outils d’IA, à quelle fréquence et à quelles fins), l’observabilité des données (quelles données sont envoyées aux services d’IA et reçues de ceux-ci), l’observabilité des performances (latence, exactitude et fiabilité des résultats de l’IA), l’observabilité des coûts (dépenses réparties entre les services et les API d’IA), l’observabilité de la conformité (respect des politiques et des réglementations) et l’observabilité de la sécurité (détection des interactions d’IA anormales ou à risque).
Les plateformes d’observabilité de l’IA pour les entreprises offrent généralement : des tableaux de bord centralisés montrant l’utilisation de l’IA dans toute l’organisation, des alertes en temps réel en cas de violation des politiques ou d’incident de sécurité, des journaux d’audit pour le reporting de conformité, une cartographie des flux de données montrant comment les informations circulent à travers les systèmes d’IA, le suivi des coûts et des recommandations d’optimisation, ainsi qu’une intégration avec les outils SIEM et GRC existants.
Une observabilité de l’IA efficace constitue le fondement de la gouvernance de l’IA : on ne peut pas gouverner ce que l’on ne voit pas. Les organisations qui mettent en place des programmes de gouvernance de l’IA devraient faire de l’observabilité une première étape prioritaire.