Quelles pratiques de suivi des incidents et de post-mortem des modèles ML?

Les pratiques de suivi des incidents et de réalisation de post-mortems pour les modèles ML incluent :

• Surveillance des performances du modèle : suivi en temps réel des métriques de qualité (précision, rappel, F1, etc.) pour détecter toute dégradation.

• Journalisation des données : sauvegarde des données d'entrée, des prédictions et du contexte pour une analyse ultérieure.

• Analyse des causes d'incidents : identifier pourquoi le modèle a commencé à mal fonctionner — changements dans les données, déviation de distribution (data drift), bugs dans le code.

• Post-mortems : analyse détaillée des incidents pour identifier les causes racines, documenter les leçons apprises et planifier des mesures pour éviter leur répétition.

• Prise en compte de l'équité et de la confiance : analyse des incidents du point de vue de la justice du modèle, identification et élimination des biais.

• Automatisation des alertes : configuration d'alertes en cas de déviation des métriques clés.

• Versionnage des modèles et des données : pour pouvoir revenir à une version stable et comprendre quels changements ont impacté la qualité.

Ces pratiques aident à maintenir la fiabilité et la transparence des systèmes ML en production.