Classification des risques

Comme vous l'avez vu, la gouvernance des modèles ne suit jamais une approche universelle.

Chaque contrôle additionnel peut ralentir le projet et augmenter le coût final du service de Machine Learning; il faut donc les appliquer seulement là où c'est vraiment nécessaire.

L'une des premières étapes consiste à classer le modèle en question dans la bonne catégorie de risque.

Que vous utilisiez trois catégories de risque (faible, moyen, élevé), cinq ou dix, nous y affectons généralement les modèles en fonction de deux questions, à savoir :