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ArbitrAI

ArbitrAI

Plateforme d’évaluation et de gestion des risques pour tester les systèmes d’IA, comparer leurs performances et coûts, et produire des preuves de conformité.

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ArbitrAI est une plateforme d'assurance de déploiement d'IA et de gestion des risques permettant d'évaluer les LLM, les agents d'IA, les pipelines RAG, les systèmes de vision, les modèles d'extraction de documents et d'autres flux de travail d'apprentissage automatique. Il aide les équipes à définir à quoi ressemblent des performances correctes, à tester les systèmes d'IA par rapport à des scénarios commerciaux et à prendre des décisions de publication fondées sur des preuves.

La plateforme permet aux experts du domaine de créer des scénarios d'évaluation d'entrées et de sorties en langage commercial. Ces scénarios peuvent être utilisés pour tester les réponses de l'IA, comparer les résultats réels avec les résultats attendus et établir des seuils de validation réussite/échec pour les invites, les modèles, les fournisseurs et les flux de travail des agents. ArbitrAI prend également en charge l'analyse comparative de l'IA, la comparaison de modèles, l'analyse coût-efficacité et le suivi des améliorations des performances au fil du temps.

Conçu pour les équipes de produits, d'ingénierie, de risque et de conformité, ArbitrAI fournit des résultats d'évaluation lisibles par l'entreprise et une piste d'audit continue couvrant les scénarios, les invites, les modèles, les expériences et les résultats. Il prend en charge les preuves structurées de la conformité à la loi européenne sur l’IA et peut fonctionner dans un environnement cloud client ou sur site pour conserver les données au sein de l’infrastructure de l’organisation.

ArbitrAI comprend également des outils permettant de comparer les modèles et les fournisseurs OCR à l'aide de mesures de performances et de coûts pertinentes pour l'entreprise. Son approche indépendante du fournisseur de modèles prend en charge les API hébergées, les modèles auto-hébergés, les systèmes personnalisés ou affinés, les piles RAG et les frameworks d'agents.

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