Réentraînement du Modèle
Le processus de mise à jour d’un modèle d'IA avec des données nouvelles ou actualisées pour maintenir la performance et la conformité à mesure que les distributions de données évoluent.
Un pipeline planifié ou déclenché qui intègre de nouvelles données étiquetées (par exemple, des transactions récentes), réentraîne le modèle avec des paramètres mis à jour, valide par rapport aux références actuelles, et déploie la nouvelle version. La gouvernance définit la fréquence de réentraînement, les étapes d'approbation (tests automatisés, examens de validation), les protocoles de retour arrière, et les exigences de documentation pour garantir des mises à jour contrôlées.
Le modèle de prévision de la demande d'une entreprise de logistique est ré-entraîné mensuellement sur les 90 derniers jours de données d'expédition, effectue des validations automatiques (précision, dérive, équité) et déploie le modèle mis à jour pendant les heures creuses. Si les métriques après déploiement diminuent, le système revient à la version précédente.
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