Fonction de Perte
Une fonction mathématique qui quantifie la différence entre les résultats prévus et les valeurs réelles, guidant ainsi la formation et l'optimisation du modèle.
La métrique objective (p. ex., l’entropie croisée, l’erreur quadratique moyenne, les fonctions de perte personnalisées avec pénalité d’équité) que l’optimiseur minimise. Le choix de la fonction de perte influence directement le comportement du modèle : la gouvernance doit examiner les définitions de perte afin de garantir leur alignement avec les objectifs métier, les contraintes éthiques (p. ex., l’ajout de régularisateurs d’équité) et la tolérance au risque avant l’entraînement, et doit documenter les configurations pour assurer l’auditabilité et la reproductibilité.
L’équipe d’un modèle de détection de fraude choisit une fonction de perte d’entropie croisée pondérée qui pénalise les faux négatifs quatre fois plus que les faux positifs, reflétant ainsi le coût métier d’une fraude non détectée. Elle documente la justification de cette pondération et suit l’impact en aval sur la précision et le rappel afin de garantir des résultats équilibrés.
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