Équité — Modèles

Le pilier Équité se concentre sur l’accessibilité, l’éthique de l’IA, la surveillance humaine, l’atténuation des biais et la conception équitable, afin que les solutions servent tous les utilisateurs équitablement. Ces modèles transforment les principes de conception du pilier en pratiques concrètes et vérifiables : quoi chercher dans une solution, à quoi ressemble le bien et aux anti-schémas qui la minent.

Ces modèles mettent en pratique les principes de conception du pilier Équité. Les principes éclairent les décisions relatives à l’architecture, mais ils ne produisent pas à eux seuls des résultats équitables — lisez-les avec le pilier Équité pour consulter toutes les directives qui sous-tendent chacun d’eux.

  • Concevoir des modèles d’accessibilité Lightning - élaborer avec SLDS et des composants Web Lightning standard approuvés pour le WCAG 2.2 AA, puis valider tout composant personnalisé par des tests de technologie d’assistance.
  • Réduisez et surveillez les biais avec les outils appropriés pour chaque type de modèle – validez les sorties du modèle pour des résultats équitables avant le déploiement et en continu en production, en utilisant l’instrumentation adaptée à chaque type de modèle.
  • Exploiter Shield Platform Encryption pour les contrôles de protection des données - protéger les attributs confidentiels et acheminer les journaux de Surveillance des événements vers un SIEM pour des pistes d’audit inviolables.
  • Concevez des workflows d’examen pour les prédictions à fort enjeu : configurez des processus d’approbation et des seuils de confiance afin de permettre aux prédictions correspondantes de faire l’objet d’un examen humain approprié.
  • Appliquer les paramètres par défaut de l’organisation (OWD) et la sécurité au niveau du champ (FLS) pour la non-discrimination : limitez l’accès par défaut et accordez uniquement les éléments dont chaque rôle a besoin, en évitant d’exposer des attributs confidentiels.
  • Activez l’agence utilisateur via le consentement de la plate-forme : suivez le consentement IA précis par cas d’utilisation et permettez aux utilisateurs de se désabonner des fonctionnalités pilotées par l’IA avec des alternatives humaines si possible.

Chaque catégorie associe des modèles (ce qui est bien) à des anti-modèles (ce qu’il faut éviter), organisés de sorte que vous puissiez examiner une solution zone par zone. Partez du résultat d’équité dont vous avez besoin :

  • Rendre l’expérience utilisable par tous ? Utilisez l’accessibilité pour la conformité WCAG, le support technologique d’assistance et la conception inclusive.
  • Construire une IA responsable et équitable ? Utilisez l’éthique IA pour l’atténuation des biais, les métriques d’équité, la surveillance humaine, la non-discrimination et le consentement.
  • Des agents en production ? Utilisez les modèles Agentic pour la détection des biais, l’IA transparente et le comportement équitable des agents.

Modèles de conformité WCAG, prise en charge des technologies d’assistance, conception inclusive et expériences utilisateur accessibles.

Modèles d’équité pour les systèmes agentsiques, notamment la détection des biais, l’IA transparente et le comportement équitable des agents.

Modèles de développement de l’IA éthique, d’atténuation des biais, de métriques d’équité, de surveillance humaine, de non-discrimination, de consentement et de pratiques d’IA responsables.