Score de confiance du modèle
iaDéfinition
Le score de confiance du modele est une valeur numerique, generalement comprise entre 0 et 1, que produit un systeme d'IA pour indiquer le degre de certitude associe a une prediction donnee. Il est calcule differemment selon l'architecture : probabilite issue d'une couche softmax pour la classification, log-probabilite token par token pour un grand modele de langage, ou score d'incertitude bayesienne pour des modeles probabilistes. Ce score guide des decisions operationnelles comme le declenchement d'une revue humaine, le rejet automatique d'une prediction en dessous d'un seuil, ou le routage vers un modele plus puissant en cas d'incertitude. Sa fiabilite depend directement de la calibration du modele : un score eleve n'implique pas necessairement une prediction correcte si le modele est surconfiant, un biais frequent chez les reseaux profonds et les LLM. Dans les architectures RAG ou agentiques, le score de confiance sert egalement a filtrer les documents recuperes ou a arbitrer entre plusieurs sources contradictoires. Pour un DPO ou un RSSI, ce score constitue un element cle de la documentation de conformite exigee par l'AI Act pour les systemes a haut risque, car il conditionne les mecanismes de supervision humaine prevus par la reglementation.
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