Évaluez la qualité de vos données de test pour NIS2
Dans quelle mesure êtes-vous certain que vos données d’essai sont sécurisées, réalistes et conformes aux normes d’IA et aux exigences réglementaires ?
Répondez à quelques questions rapides pour voir où vous en êtes et ce que vous devez faire ensuite.
Stratégie des données d'essai
Comment provisionnez-vous actuellement les données de test ?
Règles de données
Dans quelle mesure vos données d’analyse préservent-elles les relations entre les différents systèmes ?
par exemple, clients → commandes → paiements, ou flux de processus complets
Risques liés aux données et conformité
Pouvez-vous démontrer clairement comment les données d’essai sont protégées et qui a accès à celles-ci ?
Vitesse et évolutivité
À quel rythme pouvez-vous provisionner les données de test pour de nouveaux environnements ou versions ?
Qualité des données pour les tests
À quel point êtes-vous certain que vos données d’essai reflètent le comportement du système dans le monde réel ?
Prêt à l'IA
Comment testez-vous et validez-vous les modèles d’IA ?
Repétabilité et preuves
Pouvez-vous répéter votre processus de collecte des données d’essai et démontrer comment les essais ont été effectués ?
Risque élevé
Votre approche en matière de données d’essai augmente probablement le risque dans le cadre de NIS2
Vos réponses indiquent une dépendance aux données de production, un contrôle limité et des lacunes en matière de réalisme des données. Cela expose à la fois la conformité et la fiabilité du système, et augmente le risque d’une confiance erronée lors des tests.
Développer
Vous avez réalisé des progrès — mais des lacunes importantes subsistent
Vous avez pris des mesures pour réduire le risque lié aux données, mais les difficultés liées aux relations entre les données, à l'évolutivité et à la cohérence peuvent encore avoir un impact sur la fiabilité des tests et la validation de l'IA.
Avancé
Vous êtes sur la bonne voie — il faut maintenant passer à l'échelle.
Vous disposez de bases solides. La prochaine étape consiste à optimiser la dimensionnalité, la cohérence et la traçabilité afin de soutenir pleinement la certification de l’IA et les attentes réglementaires en constante évolution.
Inscrivez-vous à notre prochain webinaire : Optimiser l’assurance de l’IA grâce à l’automatisation des données d’essai
Vous apprendrez comment :
- éliminer le risque lié aux données de production
- créer des données synthétiques réalistes et sécuritaires en matière de confidentialité
- améliorer la validation de l'IA et la confiance dans les modèles
- s’aligner sur les attentes de NIS2
