Déployer et surveiller les modèles IA dans les processus industriels

• Déployer un modèle IA dans un processus industriel réel
• Surveiller sa performance et détecter sa dérive
• Organiser sa maintenance et sa mise à jour

Data scientists, ingénieurs process, responsables d’exploitation

Avoir déjà construit ou utilisé un modèle d’IA industriel

• Préparer le passage d’un modèle du laboratoire à l’atelier
• Choisir l’environnement de déploiement et les interfaces métier
• Intégrer le modèle aux systèmes de production existants
• Définir les droits d’usage et les responsabilités des utilisateurs
• Mettre en place le suivi des prédictions et des erreurs
• Détecter la dérive des données et la perte de performance
• Définir les seuils qui déclenchent une alerte ou un réentraînement
• Gérer les versions des modèles et leur retour arrière possible
• Documenter le modèle pour l’audit et la traçabilité qualité
• Former les opérateurs à lire et à contester les recommandations

• Lister les contrôles à suivre sur un modèle en production
• Définir le seuil de réentraînement d’un modèle prédictif
• Rédiger la fiche de suivi d’un modèle déployé en usine

• Modèle de fiche de suivi d’un modèle IA en production
• Check list de mise en service d’un modèle dans un atelier
• Fiche repère des signes de dérive d’un modèle prédictif