Arthur AI est une plateforme de surveillance et d'observabilité de l'IA qui aide les organisations à assurer que leurs modèles d'apprentissage automatique et les applications LLM fonctionnent de manière fiable, équitable et transparente en production. Fondée en 2018 par Adam Wenchel et John Dickerson, et basée à New York, Arthur AI fournit une surveillance en temps réel du comportement du modèle IA, détectant des problèmes comme la dégradation des performances, la dérive des données, les biais et les résultats anormaux avant qu'ils n'aient un impact sur les résultats commerciaux. La plateforme prend en charge à la fois les modèles d'apprentissage automatique traditionnels et les applications d'IA générative. Pour le ML traditionnel, Arthur surveille la qualité des prédictions, la dérive des données, la précision du modèle et les métriques d'équité sur les modèles tabulaires, NLP et vision par ordinateur. Pour les applications LLM, Arthur Shield fournit une couche pare-feu qui évalue les entrées et sorties des LLM en temps réel, détectant les hallucinations, le contenu toxique, l'exposition de données sensibles, les injections d'invites et les réponses hors sujet. Arthur Bench est le cadre d'évaluation de la plateforme pour comparer et évaluer les performances des LLM sur différents modèles, invites et configurations. Les capacités de surveillance d'Arthur incluent des alertes automatisées lorsque les performances du modèle se dégradent en dessous des seuils définis, des outils d'analyse des causes profondes qui aident les équipes à diagnostiquer pourquoi le comportement du modèle a changé, et une surveillance des biais qui suit les métriques d'équité entre les groupes démographiques protégés au fil du temps. La plateforme fournit des fonctionnalités d'explicabilité qui montrent quelles caractéristiques d'entrée ont le plus influencé les prédictions individuelles, aidant les organisations à respecter les exigences réglementaires en matière de transparence et d'auditabilité de l'IA. Arthur AI s'intègre avec les principaux cadres de ML, les plateformes cloud et les outils d'infrastructure de données via son SDK et son API REST. La plateforme prend en charge le déploiement en tant que solution SaaS hébergée dans le cloud ou sur site pour les organisations ayant des exigences strictes en matière de gouvernance des données. Les tarifs sont axés sur l'entreprise avec des contrats personnalisés basés sur le nombre de modèles surveillés et le volume d'inférences suivis.

Outils d'analytique IA

Arthur AI fournit des tableaux de bord d'analyse pour comprendre le comportement des modèles d'IA en production, y compris les tendances de performance, les changements de distribution des données, les modèles de prédiction et la détection des anomalies. Ses outils d'analyse des causes profondes aident les équipes à diagnostiquer pourquoi le comportement du modèle a changé, en fournissant des informations exploitables pour maintenir la qualité du modèle.

Détection de biais IA

Arthur AI inclut une surveillance complète des biais qui suit les métriques d'équité sur les groupes démographiques protégés au fil du temps. La plateforme détecte l'impact disparate, surveille la dérive des biais en production et fournit des fonctionnalités d'explicabilité qui révèlent quelles caractéristiques d'entrée influencent les prédictions, aidant les organisations à garantir que leurs modèles d'IA traitent tous les groupes démographiques de manière équitable.

Outils MLOps IA

Arthur AI fournit la surveillance de la production et l'observabilité pour les modèles d'apprentissage automatique, en suivant les métriques de performance, la dérive des données, la qualité des prédictions et la santé du modèle en temps réel. Ses alertes automatisées, son analyse des causes profondes et son intégration aux outils d'infrastructure ML en font un élément clé des flux de travail MLOps pour maintenir des systèmes d'IA fiables en production.

Outils de sécurité IA

Arthur AI fournit une surveillance de la sécurité de l'IA par le biais d'Arthur Shield, qui évalue les entrées et sorties des LLM en temps réel pour détecter les hallucinations, les contenus toxiques, l'exposition de données sensibles et les injections d'invites. Ses capacités de surveillance garantissent que les applications d'IA fonctionnent dans les limites de sécurité définies et alertent les équipes lorsque le comportement du modèle s'écarte des normes acceptables.

Outils de test IA

Arthur Bench fournit un cadre d'évaluation pour comparer et évaluer les performances des LLM sur différents modèles, invites et configurations. Les organisations l'utilisent pour tester et évaluer systématiquement les applications d'IA générative avant le déploiement, mesurant la qualité, la précision et la sécurité sur des suites de tests standardisées.