Le conseil produit est essentiel pour guider les équipes produit dans le paysage complexe des risques et de la conformité dans le domaine juridique et technologique. Un outil qui peut s’avérer particulièrement efficace dans ce rôle de conseil est le score F1. Bien qu’il ait été développé à l’origine pour être utilisé dans des domaines tels que l’apprentissage automatique et la science des données, cette mesure statistique offre des informations précieuses qui peuvent aider les équipes produit à affiner leurs offres d’IA, notamment en matière de performances et d’atténuation des risques.
Comprendre le score F1
Le score F1 est une mesure équilibrée qui mesure la précision et les capacités de rappel d’une IA. La précision fait référence à la précision de l’IA à identifier uniquement les points de données pertinents, tandis que le rappel mesure la capacité de l’IA à identifier tous les points de données pertinents dans un ensemble de données. Le score F1 est la moyenne harmonique de la précision et du rappel, fournissant un score unique qui équilibre ces aspects. Il est particulièrement utile dans les scénarios où les faux positifs et négatifs ont des conséquences importantes.
Ce que le score de la F1 révèle
Le score F1 mesure la précision du test dans l’identification des résultats positifs et négatifs réels, fournissant ainsi une mesure fiable de l’efficacité d’une IA dans le filtrage et la classification des données avec précision. Cela est crucial dans des applications telles que la révision de documents, où l’absence d’un document pertinent (faible rappel) ou l’encombrement de l’utilisateur avec des documents non pertinents (faible précision) peuvent s’avérer coûteux.
Ce que le score F1 ne reflète pas
Cependant, le score F1 ne rend pas compte de la précision totale du système (c’est-à-dire qu’il ne reflète pas bien les cas négatifs réels). Il ne fournit pas non plus d’informations sur les performances du modèle dans différentes classes ou groupes au sein des données, ce qui peut être essentiel pour garantir l’équité et l’atténuation des biais.
Utiliser le score F1 pour gérer les risques
Pour les conseillers produits, la compréhension et l’utilisation du score F1 peuvent faciliter la gestion des risques. Il quantifie les erreurs potentielles dans les applications d’IA, fournissant une mesure claire pour discuter des problèmes de risque et de conformité avec les équipes produit. Cette compréhension peut guider le développement de produits d’IA qui répondent aux exigences réglementaires et sont conformes aux normes éthiques.
7 stratégies d’atténuation des risques
Formez votre équipe. Assurez-vous que les équipes produit comprennent ce qu’est le score F1, ce qu’il mesure et ses limites. Cette formation aidera à prendre des décisions éclairées sur la conception et le fonctionnement des produits.
Consultez régulièrement les scores de F1. Encouragez les mises à jour et les révisions régulières des scores F1 dans le cadre du cycle de développement du produit pour détecter et corriger les dérives dans les performances du modèle.
Utiliser des ensembles de données diversifiés. Conseillez à l’équipe produit de tester ses modèles sur divers ensembles de données pour garantir que l’IA fonctionne bien dans différents scénarios et données démographiques, réduisant ainsi les biais et améliorant les performances globales.
Équilibrer la balance. Aidez l’équipe à comprendre les compromis entre précision et rappel et guidez-la dans l’ajustement de ses modèles en fonction des risques spécifiques associés à son produit.
Mettre en œuvre des boucles de rétroaction robustes. Mettre en place des systèmes permettant aux utilisateurs de fournir des commentaires sur les résultats de l’IA. Ces données en temps réel peuvent s’avérer précieuses pour affiner en permanence les modèles d’IA.
Préparez les points de contrôle de conformité. Assurez-vous qu’il existe des points de contrôle de conformité à chaque étape du cycle de vie du produit où les scores F1 et d’autres mesures pertinentes sont évalués par rapport aux normes réglementaires et aux considérations éthiques.
Favoriser la collaboration interfonctionnelle. Favorisez une collaboration continue entre les services juridiques, techniques et commerciaux. Cela peut favoriser une vision globale de l’impact du produit et garantir que tous les risques potentiels sont traités sous plusieurs angles.
Pour les conseillers en produits, le score F1 est bien plus qu’une simple mesure statistique : c’est un outil à travers lequel l’équilibre entre précision et rappel peut être observé et ajusté. En exploitant efficacement cet outil, les conseillers en produits peuvent contribuer de manière significative au développement de produits d’IA plus sûrs, plus fiables et plus conformes. Dans un monde où la technologie interagit de plus en plus avec tous les aspects de l’entreprise, la compréhension et l’application de ces mesures sont essentielles pour s’y retrouver dans des exigences juridiques et réglementaires complexes.
Olga V. Mack est membre de CodeX, du Stanford Center for Legal Informatics et rédactrice en IA générative chez law.MIT. Olga adhère à l’innovation juridique et a consacré sa carrière à améliorer et à façonner l’avenir du droit. Elle est convaincue que la profession juridique sortira encore plus forte, plus résiliente et plus inclusive qu’auparavant en adoptant la technologie. Olga est également une avocate générale primée, une professionnelle des opérations, une conseillère en démarrage, une conférencière publique, une professeure adjointe et une entrepreneure. Elle est l’auteur de Get on Board : Earning Your Ticket to a Corporate Board Seat, Fundamentals of Smart Contract Security et Blockchain Value : Transforming Business Models, Society, and Communities. Elle travaille sur trois livres : Visual IQ for Lawyers (ABA 2024), The Rise of Product Lawyers : An Analytical Framework to Systematically Advise Your Clients Throughout the Product Lifecycle (Globe Law and Business 2024) et Legal Operations in the Age of AI and Data (Globe Law and Business 2024). Vous pouvez suivre Olga sur LinkedIn et Twitter @olgavmack.
