Documentation technique visée à l'article 53, paragraphe 1, point a) – documentation technique pour les fournisseurs de modèles d'IA à usage général

Français

Section 1

Informations devant être fournies par tous les fournisseurs de modèles d'IA à usage général

La documentation technique visée à l'article 53, paragraphe 1, point a), contient au moins les informations ci-après, en fonction de la taille et du profil de risque du modèle:

Une description générale du modèle d'IA à usage général, y compris:

a)	les tâches que le modèle est censé accomplir ainsi que le type et la nature des systèmes d'IA dans lesquels il peut être intégré;
b)	les politiques applicables en matière d'utilisation acceptable;
c)	la date de publication et les méthodes de distribution;
d)	l'architecture et le nombre de paramètres;
e)	les modalités (p. ex.: texte, image) et le format des entrées et des sorties;
f)	la licence.

Une description détaillée des éléments du modèle visés au point 1, et des informations pertinentes sur le processus de développement, y compris les éléments suivants:

a)	les moyens techniques (p. ex.: notice d'utilisation, infrastructure, outils) nécessaires à l'intégration du modèle d'IA à usage général dans les systèmes d'IA;
b)	les spécifications de conception du modèle et du processus d'entraînement, y compris les méthodes et techniques d'entraînement, les principaux choix de conception, y compris le raisonnement et les hypothèses retenues; ce que le modèle est conçu pour optimiser, ainsi que la pertinence des différents paramètres, le cas échéant;
c)	des informations sur les données utilisées pour l'entraînement, les essais et la validation, le cas échéant, y compris le type et la provenance des données et les méthodes d'organisation (p. ex.: nettoyage, filtrage, etc.), le nombre de points de données, leur portée et leurs principales caractéristiques; la manière dont les données ont été obtenues et sélectionnées, ainsi que toutes les autres mesures visant à détecter l'inadéquation des sources de données et les méthodes permettant de détecter les biais identifiables, le cas échéant;
d)	les ressources informatiques utilisées pour entraîner le modèle (p. ex.: nombre d'opérations en virgule flottante), le temps d'entraînement et d'autres détails pertinents liés à l'entraînement;
e)	la consommation d'énergie connue ou estimée du modèle.

En ce qui concerne le point e), lorsque la consommation d'énergie du modèle est inconnue, la consommation d'énergie peut être estimée en s'appuyant sur des informations concernant les ressources informatiques utilisées.

Section 2

Informations devant être fournies par les fournisseurs de modèles d'IA à usage général présentant un risque systémique

1. Une description détaillée des stratégies d'évaluation, y compris les résultats de l'évaluation, sur la base des protocoles et outils d'évaluation publics disponibles ou d'autres méthodes d'évaluation. Les stratégies d'évaluation comprennent des critères, des indicateurs et les méthodes d'évaluation pour l'identification des limites.

2. Le cas échéant, une description détaillée des mesures mises en place pour effectuer des essais contradictoires internes et/ou externes (p. ex.: méthode de l'équipe rouge), des adaptations de modèles, y compris l'alignement et le réglage fin.

3. Le cas échéant, une description détaillée de l'architecture du système expliquant la manière dont les composants logiciels s'utilisent et s'alimentent les uns les autres ou s'intègrent dans le traitement global.

Español

Sección 1

Información que deben presentar los proveedores de modelos de IA de uso general

La documentación técnica a que se refiere el artículo 53, apartado 1, letra a), incluirá como mínimo la siguiente información en función del tamaño y perfil de riesgo del modelo:

Una descripción general del modelo de IA de uso general que incluya:

a)	las tareas que el modelo vaya a realizar y el tipo y la naturaleza de los sistemas de IA en los que puede integrarse;
b)	las políticas de usos aceptables aplicables;
c)	la fecha de lanzamiento y los métodos de distribución;
d)	la arquitectura y el número de parámetros;
e)	la modalidad (por ejemplo, texto, imagen) y el formato de las entradas y salidas;
f)	la licencia.

Una descripción detallada de los elementos del modelo a que se refiere el punto 1 e información pertinente sobre el proceso de desarrollo que incluya los siguientes elementos:

a)	los medios técnicos (por ejemplo, instrucciones de uso, infraestructura, herramientas) necesarios para integrar el modelo de IA de uso general en los sistemas de IA;
b)	las especificaciones de diseño del modelo y el proceso de entrenamiento, incluidos los métodos y las técnicas de entrenamiento, las decisiones clave de diseño, incluidas la justificación lógica y los supuestos de los que se ha partido; aquello que el modelo está diseñado para optimizar y la pertinencia de los diversos parámetros, según proceda;
c)	información sobre los datos utilizados para el entrenamiento, las pruebas y la validación, cuando proceda, incluidos el tipo y la procedencia de los datos y los métodos de gestión (por ejemplo, limpieza, filtrado, etc.), el número de puntos de datos, su alcance y sus principales características; cómo se obtuvieron y seleccionaron los datos, así como cualquier otra medida que permita detectar que las fuentes de datos no son idóneas y los métodos para detectar sesgos identificables, cuando proceda;
d)	los recursos computacionales utilizados para entrenar el modelo (por ejemplo, número de operaciones de coma flotante, el tiempo de entrenamiento y otros detalles pertinentes relacionados con el mismo;
e)	el consumo de energía conocido o estimado del modelo.

A propósito de la letra e), cuando se desconozca el consumo de energía del modelo, podrá hacerse una estimación del consumo de energía a partir de la información relativa a los recursos computacionales utilizados.

Sección 2

Información adicional que deben presentar los proveedores de modelos de IA de uso general con riesgo sistémico

1. Una descripción detallada de las estrategias de evaluación, con los resultados de la misma, sobre la base de los protocolos y herramientas de evaluación públicos disponibles o de otros métodos de evaluación. Las estrategias de evaluación incluirán los criterios de evaluación, los parámetros y el método de detección de limitaciones.

2. Cuando proceda, una descripción detallada de las medidas adoptadas para realizar pruebas adversarias internas o externas (por ejemplo, utilización de «equipos rojos») y adaptaciones de los modelos, incluida su alineación y puesta a punto.

3. Cuando proceda, una descripción detallada de la arquitectura del sistema, con una explicación de la manera en que se incorporan o enriquecen mutuamente los componentes del software y de la manera en que se integran en el procesamiento general.

Documentation technique visée à l'article 53, paragraphe 1, point a) – documentation technique pour les fournisseurs de modèles d'IA à usage général

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