Dernière mise à jour :
Les processus coordonnés de développement, de déploiement, de surveillance, de maintenance et de retrait des systèmes d'IA afin de garantir une conformité continue et un contrôle rigoureux des risques.
Gouvernance de bout en bout couvrant l'idéation, les exigences, la conception, les tests, le déploiement, la surveillance continue (performances, biais, sécurité), le réentraînement périodique, le contrôle des versions et le démantèlement sécurisé. La gestion du cycle de vie s'appuie sur des flux de travail standardisés, des listes de contrôle et des outils (plateformes MLOps) afin d'assurer la conformité à chaque étape, avec des pistes d'audit consignant les approbations, les modifications ainsi que les plans de dépréciation.
Exemple concret :
Une entreprise de services financiers utilise une plateforme MLOps pour gérer ses modèles d'évaluation du crédit : chaque nouvelle version de modèle déclenche automatiquement des évaluations d'impact, des contrôles de biais et des analyses de sécurité. Les modèles sont retirés automatiquement au bout d'un an, sauf s'ils sont revalidés, garantissant ainsi que des systèmes obsolètes ou non pris en charge ne restent jamais actifs en production.
