TrustyAI
Explicabilité, détection des biais et monitoring des modèles IA en production.
Site officiel / GitHub ↗ Visiter
À quoi sert cette technologie ?
Son rôle dans les environnements de production et pourquoi elle est enseignée dans nos cursus.
TrustyAI apporte explicabilité, détection des biais et monitoring de dérive aux modèles IA en production — renforçant la confiance dans les décisions ML pour les environnements régulés.
Ce que vous allez apprendre
Les compétences opérationnelles acquises sur cette technologie dans nos cursus.
- Générer des explications de modèles et attributions de features
- Détecter les biais et problèmes d'équité
- Monitorer la dérive des modèles en production
- Produire des rapports IA prêts pour l'audit
Actualités & Dernières évolutions
Les innovations récentes, versions majeures et tendances clés de l'écosystème.
TrustyAI v1.6 : Explicabilité des modèles et détection des biais en temps réel
Mise en conformité native avec l'EU AI Act grâce aux métriques de fairness, de dérive de concept et d'explicabilité LIME/SHAP.
Garde-fous IA et détection des hallucinations pour applications LLM
Filtrage et validation automatique des entrées et sorties des agents IA avant transmission à l'utilisateur.
Présent dans le cursus
Retrouvez cette technologie dans les modules suivants de nos cursus certifiants Red Hat.
AS300 — AI Platform Engineer
Voir le cursus →
Red Hat OpenShift AI (RHOAI)
AI267 · Module 7 — AS300
