Provenance de modèle IA : poids, données et limites de claim
Documenter la provenance d’un modèle avec parent pinned, dataset receipts, code, paramètres, licences et transformations.
La provenance explique l’origine et les transformations ; elle ne remplace ni l’évaluation ni l’autorisation d’usage.
Une empreinte de poids sans origine de données, licence ou paramètres laisse des inconnues majeures pour l’entreprise.
Les éléments vérifiés, déclarés et indisponibles doivent être distingués explicitement.
Ce que l’architecture doit rendre explicite
Les claims doivent terminer dans des preuves inspectables. Identité, provenance, mesure, adjudication, qualification et autorité restent des dimensions distinctes.
Passer d’un mot-clé à une décision d’ingénierie inspectable
Identifier
Calculer l’identité du calcul, des artefacts et des politiques qui composent la réalisation.
Relier
Attacher chaque mesure à la sortie effectivement produite par ce sujet exact.
Interpréter
Distinguer observation, hypothèse, support expérimental et verdict terminal.
Publier
Ouvrir les projections utiles sans exposer les données protégées ni élargir la portée des claims.
Une affirmation ne vaut que par son binding
Le gate doit évaluer la sortie réellement produite par la réalisation exacte. Intégrité, validité scientifique et autorité sont liées, mais jamais interchangeables.
Les questions qui changent la conception
Que demande concrètement provenance de modèle ia : poids, données et limites de claim ?
La provenance explique l’origine et les transformations ; elle ne remplace ni l’évaluation ni l’autorisation d’usage. Les claims doivent terminer dans des preuves inspectables. Identité, provenance, mesure, adjudication, qualification et autorité restent des dimensions distinctes.
Quelles preuves faut-il conserver ?
Au minimum : identité exacte de la réalisation, entrées et sorties, version du protocole, mesures, cas d’échec et règle de décision. Les éléments vérifiés, déclarés et indisponibles doivent être distingués explicitement.
AMF impose-t-il un modèle particulier ?
Non. AMF traite modèle, runtime, données, outils et composants déterministes comme des matériaux candidats. Leur conservation dépend de leur contribution mesurée et des contraintes déclarées.