Module de Détection de Toxicité

Basé sur des architectures de réseaux neuronaux avancées telles que les Transformers, ce module capture les dépendances à long terme et les caractéristiques contextuelles complexes. Il est entraîné sur des jeux de données variés et ajusté pour identifier différents types de contenus nuisibles.

Module d’Évaluation de la Robustesse

Génère et teste des échantillons adverses à l’aide d’algorithmes tels que le Fast Gradient Sign Method (FGSM), le Projected Gradient Descent (PGD) et d’autres stratégies d’attaque avancées, afin de garantir la robustesse du modèle.

Évaluation de la Protection de la Vie Privée

Fournit des évaluations complètes de la confidentialité et des recommandations pour sécuriser les données tout au long du cycle de vie du modèle.

Audit d’Equité

Utilise des méthodes statistiques et des techniques de machine learning pour détecter les biais dans les données d’entraînement et les résultats du modèle.

Scan de Sûreté des Contenus

Exploite des méthodes avancées de traitement automatique du langage naturel pour détecter et signaler les contenus enfreignant les normes de sûreté prédéfinies.

Audit Éthique

Évalue les pratiques de transparence, d’explicabilité et de protection de la vie privée des utilisateurs. Favorise la mise à jour continue des standards éthiques.