ANNEXE XI
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:
1.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.
2.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: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.
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.
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.