En matière de gouvernance de l'intelligence artificielle, la traçabilité complète des décisions est une exigence légale et métier. L'action countregViewStore excelle dans ce domaine en exposant de manière transparente les paramètres sous-jacents qui ont régi la phase d'entraînement initiale du modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting).. En manipulant des drapeaux booléens tels que optimizerSettings ou modelDefinition, l'utilisateur obtient une visibilité totale sur les équations définissant le modèle et les contraintes d'optimisation mathématiques imposées. Ces informations constituent une documentation technique automatisée et inviolable, garantissant que chaque modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). déployé reste auditable et compréhensible par les instances de validation.
ModelOps et auditabilité : Comment garantir la transparence totale de vos algorithmes en production ?
Maîtriser l'Auditabilité Native avec CAS
Exemples pour l'action countregViewStore
Visualisation basique du modèle restauré
Affiche les informations par défaut (résumé minimal) du modèle sauvegardé.
Inspection complète et sauvegarde des estimations
Dans cet exemple, on demande l'affichage de TOUS les détails possibles (all=true) et on exporte les estimations finales dans une table CAS nommée 'estimates_out'.
Conseil de l'Expert
Pour une transparence totale, ne vous contentez pas de stocker le modèle. Utilisez l'action table.save pour persister votre Item Store (.is) sur un file system persistant ou un S3. Cela permet de recharger le contexte exact de l'entraînement via countregViewStore des mois plus tard, indépendamment de l'évolution de vos tables de données.
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