Censius se positionne comme une solution complète pour l'observabilité de l'intelligence artificielle, visant à améliorer la fiabilité et la performance des modèles de machine learning (ML) à travers leur cycle de vie. La plateforme propose une surveillance automatisée et un dépannage proactif, permettant aux équipes de ML de maintenir des modèles performants et alignés sur les objectifs commerciaux.
Parmi les fonctionnalités clés de Censius, on trouve la surveillance de la qualité des données, la visualisation des embeddings pour les modèles de langage (LLM), et l'analyse des causes profondes derrière les prédictions des modèles. Ces outils permettent aux utilisateurs d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes de qualité des données, d'optimiser l'utilisation des prompts LLM, et de surveiller en temps réel les changements dans les données structurées et non structurées.
Censius facilite également la comparaison des versions de modèles, la vérification des performances à l'aide de métriques, et l'automatisation des workflows post-production. La plateforme est conçue pour s'intégrer facilement dans les environnements existants, grâce à des SDK Java et Python, ainsi qu'à une API REST, et peut être déployée sur le cloud ou sur site.
En plus de ses fonctionnalités techniques, Censius met l'accent sur l'explicabilité des décisions des modèles, permettant aux entreprises de comprendre et d'expliquer les prédictions de leurs modèles à leurs clients. Cela contribue à renforcer la confiance dans les systèmes d'IA et à assurer leur alignement avec les normes éthiques et réglementaires.
En résumé, Censius offre une solution d'observabilité IA complète et flexible, adaptée aux besoins des ingénieurs en machine learning, des scientifiques des données, et des parties prenantes commerciales, pour surveiller, optimiser, et expliquer les performances des modèles d'IA.
