Fonction de perte
Fonction mathématique qui quantifie la différence entre les sorties prévues et les valeurs réelles, guidant l'apprentissage et l'optimisation des modèles.
Définition
La métrique objective (par exemple, entropie croisée, erreur quadratique moyenne, pertes personnalisées en termes d'équité et de pénalité) que l'optimiseur minimise. Le choix de la fonction de gestion des pertes influence directement le comportement du modèle : la gouvernance doit revoir les définitions des pertes pour s'assurer qu'elles sont conformes aux objectifs commerciaux, aux contraintes éthiques (par exemple, en ajoutant des régulateurs d'équité) et à la tolérance au risque avant la formation, et doit documenter les configurations à des fins d'auditabilité et de reproductibilité.
Exemple concret
L'équipe chargée d'un modèle de détection des fraudes choisit une perte d'entropie croisée pondérée qui pénalise les faux négatifs quatre fois plus que les faux positifs, ce qui reflète le coût commercial d'une fraude manquée. Ils documentent la justification de la pondération et suivent l'impact en aval sur la précision et le rappel afin de garantir des résultats équilibrés.
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