Reproductibilité
La capacité de régénérer systématiquement les résultats des modèles d'IA en utilisant les mêmes données, code et configurations, garantissant ainsi la transparence et l'auditabilité.
Exige un contrôle strict des versions du code, des données et de l'environnement (dépendances, matériel). Les pipelines automatisés capturent les métadonnées des expériences (générateurs aléatoires, hyperparamètres), enregistrent les artefacts dans des registres de modèles et permettent des réexécutions exactes. Les cadres de gouvernance imposent des normes de reproductibilité pour tous les modèles de production, avec des audits périodiques de la reproductibilité et des processus pour remédier à toute divergence.
Un laboratoire de recherche utilise MLflow pour enregistrer le hachage du dataset de chaque expérience, l'ID du commit de code, l'environnement Python et la graine aléatoire. Six mois plus tard, les auditeurs ont réussi à relancer une expérience critique et à reproduire l'exactitude publiée—démontrant une traçabilité et une reproductibilité complètes.
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