Comparaison côte à côte entre système d’IA et modèle d’IA. Comprendre pourquoi un modèle est généralement un composant, tandis qu’un système d’IA inclut l’ensemble déployé plus large qui transforme des entrées et des objectifs en sorties.
Verdict rapide: Utilisez modèle d’IA pour le composant computationnel qui associe des entrées à des sorties ; utilisez système d’IA pour le système d’ingénierie plus large qui opère dans un contexte et peut affecter des environnements réels ou virtuels.
AI System defines machine-based or engineered system that uses inputs and objectives to infer outputs such as predictions, content, recommendations, decisions, or forecasts.
Contexte : Particulièrement pertinent pour documenter les cas d’usage d’IA déployés, les inventaires, les évaluations des risques et les contrôles opérationnels.
AI Model describes computational, statistical, mathematical, or logical component that maps inputs to outputs such as predictions, recommendations, classifications, content, or decisions.
Contexte : Particulièrement pertinent pour discuter de l’architecture du modèle, de l’entraînement, de l’évaluation, du versionnement et du comportement technique.
| Aspect | AI System | AI Model |
|---|---|---|
| Définition | Un système d’IA est le dispositif fondé sur une machine ou conçu par ingénierie qui utilise des entrées et des objectifs pour inférer des sorties telles que des décisions, recommandations ou contenus. | Un modèle d’IA est le composant computationnel qui associe des entrées à des sorties et peut être appris à partir de données ou construit autrement. |
| Portée | Le système d’IA est plus large et peut inclure des modèles, des flux de données, des interfaces, des objectifs, des contrôles et le contexte de déploiement. | Le modèle d’IA est plus étroit et décrit généralement un composant au sein du système. |
| Rôle dans le cycle de vie | Le langage du système d’IA est le plus pertinent pour la conception, le déploiement, le suivi et la gouvernance opérationnelle sur l’ensemble du cas d’usage. | Le langage du modèle d’IA est le plus pertinent pour l’entraînement, l’ajustement fin, les tests, le versionnement et l’évaluation au niveau du modèle. |
| Pertinence réglementaire | De nombreuses obligations de gouvernance s’attachent au système déployé, à sa finalité prévue, à ses utilisateurs et à son environnement d’exploitation. | Un modèle peut créer des obligations ou des besoins de preuve, mais il ne capture pas toujours l’ensemble du déploiement réglementé. |
| Erreur courante | Appeler chaque modèle un système d’IA peut obscurcir le fait que la discussion porte sur le produit déployé ou seulement sur un artefact technique. | Appeler l’ensemble du déploiement un modèle peut masquer les interfaces, les décisions humaines, les intégrations et les obligations de suivi. |
| Évaluation des risques | L’évaluation des risques au niveau du système tient compte des sorties, du contexte, de l’autonomie, des personnes affectées et des garanties opérationnelles. | L’évaluation au niveau du modèle se concentre davantage sur les données, les paramètres, le comportement de sortie, les limites et la performance. |
En pratique, les équipes devraient d’abord inventorier le système d’IA, puis lister le modèle comme composant. Cela évite que les dossiers de gouvernance omettent les intégrations, interfaces, étapes de revue humaine et effets en aval.
Considérer une fiche de modèle comme une documentation suffisante pour tout le système d’IA.
Évaluer la précision du modèle sans évaluer le flux de travail de déploiement.
Utiliser système d’IA et modèle d’IA de manière interchangeable dans les politiques, contrats et registres de risques.
Ignorer que le même modèle peut soutenir plusieurs systèmes d’IA présentant des risques différents.
Utilisez système d’IA lorsque le sujet est l’ensemble complet déployé ou déployable, y compris les objectifs, entrées, sorties, l’autonomie, les utilisateurs et le contexte opérationnel. Cette formulation est préférable pour les inventaires, politiques, évaluations des risques, dossiers d’achat et cartographies de conformité.
Utilisez modèle d’IA lorsque le sujet est le composant computationnel sous-jacent qui transforme les entrées en sorties. Cette formulation est préférable pour les fiches de modèle, les dossiers d’entraînement, l’évaluation de performance, le contrôle des versions et la revue technique.
Dans les cadres de gouvernance de l’IA et le règlement européen sur l’IA, les obligations dépendent souvent du système d’IA déployé, de sa finalité prévue et du rôle de l’acteur qui l’utilise ou le fournit. Les contrôles de type ISO/IEC 42001 et NIST AI RMF exigent aussi que les équipes relient le comportement du modèle au contexte, au suivi et au traitement des risques au niveau du système.
Non. Un modèle d’IA est généralement un composant qui associe des entrées à des sorties, tandis qu’un système d’IA est l’ensemble d’ingénierie plus large qui utilise des modèles et d’autres composants dans un contexte de déploiement.
Système d’IA est généralement la meilleure unité d’inventaire, car la gouvernance dépend de la manière dont la technologie est utilisée, de qui l’utilise et des sorties qu’elle produit. Le modèle doit néanmoins être enregistré comme composant lorsque c’est pertinent.
Oui. Le même modèle peut être intégré dans différents systèmes, chacun ayant des entrées, des utilisateurs, des contrôles et des profils de risque différents.
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