Réponse rapide
Conserver la provenance des données d’apprentissage indique origine, conditions de capture, transformations, annotations, droits et version. Cette trace permet d’identifier un biais, retirer une source non autorisée, reproduire un entraînement et expliquer les changements d’un modèle.
Relier chaque transformation
Registre associe source, date, capteur, filtres, annotations, consentements et droits d’usage. Chaque transformation est versionnée afin de reconstruire le corpus réellement fourni.
Retirer une source
Lorsqu’une série devient non réutilisable, provenance retrouve versions touchées. Équipe réentraîne avec corpus autorisé et compare performance avant nouvelle promotion.
Protéger la trace elle-même
Provenance peut contenir données privées ou commerciales. Accès, conservation, anonymisation et export sont gérés avec le même soin que les images.
Sources et références
- [1] DVC Documentation — Iterative
- [2] Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) — NIST