Classification des risques

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

Chaque contrôle supplémentaire peut ralentir le projet et augmenter le coût final du service de Machine Learning ; vous devez donc ne les appliquer que lorsqu’ils sont réellement nécessaires.

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

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