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