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Monitoring modèles : drift et performance

Objectifs

Surveiller les modèles IA pour détecter la dérive et la dégradation de performance
Structurer les indicateurs et les méthodes pour assurer la qualité des prédictions
Mettre en place les actions correctives pour maintenir la performance optimale

Participants

Data science, IT et qualité

Pré-requis

Notions de machine learning et suivi des modèles IA

Programme

Identifier les indicateurs pertinents pour mesurer la performance des modèles IA
Mettre en place les outils de monitoring automatisé et les alertes
Analyser les dérives et les anomalies détectées dans les modèles
Documenter les causes racines et l’impact sur les résultats opérationnels
Mettre en œuvre les actions correctives pour rétablir la performance
Auditer les méthodes et les processus de surveillance régulièrement
Coordonner les équipes pour l’ajustement et l’optimisation des modèles
Communiquer les résultats et les recommandations aux parties prenantes
Suivre l’évolution des indicateurs sur la période définie
Former les équipes à l’interprétation et à la réaction face aux dérives
Renforcer la fiabilité et la robustesse des modèles IA

Exercices pratiques

Analyser un modèle présentant une dérive détectée
Proposer un plan correctif et ajustement des paramètres
Documenter le suivi et les résultats pour l’audit et la traçabilité

Aptibox

Guide de monitoring des modèles IA
Modèle de plan correctif performance
Check-list de suivi des indicateurs

Référence

LAB125

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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