Tableau AI et couche de confiance Einstein

S’applique à : Tableau Cloud

L’utilisation de l’IA générative reste un défi à ce jour et il est important de peser le pour et le contre de l’IA générative lorsque vous lui confiez les secrets de votre entreprise et vos données clients. La couche de confiance Einstein est une architecture d’IA sécurisée, intégrée à la plate-forme Salesforce. Elle englobe un ensemble d’accords, de technologies de sécurité et de contrôles des données et de la confidentialité visant à assurer la sécurité de votre entreprise pendant que vous explorez des solutions d’IA générative.

Tableau AI repose sur la couche de confiance Einstein et hérite de toutes ses fonctionnalités de sécurité, de gouvernance et de confiance.

Zéro conservation des données

Politique de zéro conservation des données

Vos données ne sont pas conservées par les modèles de langage de grande taille (LLM) tiers. Nous travaillons en partenariat avec Open AI et Azure Open AI pour appliquer la politique de zéro conservation des données.

  • Aucune donnée n’est utilisée pour l’entraînement du modèle LLM ou l’amélioration du produit.

  • Aucune donnée n’est conservée en dehors de Tableau.

  • Aucun être humain ne regarde les données envoyées au LLM.

Récupération sécurisée des données

Ancrage contextuel dynamique avec récupération sécurisée des données

  • Les informations pertinentes issues de vos données Tableau sont fusionnées avec l’invite afin de fournir un contexte.

  • Récupération sécurisée des données Tableau pour ancrer l’invite en fonction des autorisations de l’utilisateur qui exécute l’invite.

  • La récupération sécurisée des données conserve tous les contrôles Tableau habituels basés sur les rôles pour les autorisations des utilisateurs et la sécurité au niveau des champs lors de la fusion des données de base de votre source de données Tableau.

Protection des invites

Protection des invites

  • Les stratégies système contribuent à limiter les hallucinations et à diminuer la probabilité de résultats involontaires ou nuisibles retournés par le LLM.

  • Le LLM n’effectue aucun calcul pour générer une réponse analytique.

  • Les stratégies système peuvent varier selon les différents cas d’utilisation et fonctionnalités de l’IA générative.

Masquage des données

Masquage des données

  • Il est possible de détecter et de masquer les données sensibles avant l’envoi de l’invite au LLM.

  • Le masquage des données prend en charge plusieurs régions et langues.

Pour plus d’informations sur le masquage des données, consultez Prise en charge de langue/région pour la couche de confiance Einstein(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) et Sélectionner les données à masquer(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) dans l’aide de Salesforce.

Score de toxicité

Score de toxicité

  • La couche de confiance Einstein évalue le contenu au regard de sa toxicité.

  • Les scores de toxicité sont enregistrés et stockés dans Data Cloud comme partie intégrante de la piste d’audit.

AuditAudit

Disponible avec Tableau+ uniquement

  • Les invites, les réponses et les signaux de confiance sont enregistrés et stockés dans Data Cloud.

  • Les commentaires peuvent être utilisés pour améliorer les modèles d’invite.

  • Fournit des rapports et des tableaux de bord prédéfinis pour l’analyse.

Pour plus d’informations sur Audit Trail, consultez Audit Einstein et données de feedback(Le lien s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) dans l’aide de Salesforce.

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