Dérive de Concept
La modification des propriétés statistiques de la variable cible, que le modèle cherche à prédire, au fil du temps, conduit à une dégradation du modèle.
Se produit lorsque la relation sous-jacente entre les entrées et les sorties évolue — par exemple, en raison de tendances saisonnières, de changements de marché ou de comportements adverses. La détection de la dérive nécessite une surveillance des distributions d’entrée et de sortie, et les workflows de gouvernance doivent définir des seuils de dérive, des cadences de réentraînement et des contrôles humains dans la boucle avant tout redéploiement automatique.
Le modèle de prévision de la demande d’un détaillant voit sa précision chuter fortement pendant une pandémie, à mesure que les comportements d’achat évoluent. Les détecteurs de dérive signalent cet écart, et l’équipe de data science réentraîne le modèle sur des données de ventes récentes, avec des facteurs de saisonnalité ajustés, avant le prochain cycle de planification.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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