Comment organiser la détection d'anomalies par métriques du modèle?

Pour la détection d’anomalies dans les métriques de modèles, plusieurs approches peuvent être utilisées :

1. Méthodes statistiques — par exemple, les cartes de contrôle, où une anomalie est une valeur de métrique dépassant les limites établies (par exemple, 3 sigma de la moyenne).

2. Modèles de séries temporelles — si les métriques sont collectées dans le temps, on peut utiliser ARIMA, Holt-Winters ou LSTM pour prévoir et détecter les écarts par rapport à la prévision.

3. Apprentissage automatique — algorithmes entraînés sur des données normales, comme Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, qui détectent les valeurs aberrantes.

4. Règles et seuils — heuristiques simples, par exemple, si la précision chute en dessous de 0,7 ou si la latence double.

Exemple en Python utilisant la bibliothèque scikit-learn pour Isolation Forest :

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Supposons que nous ayons des métriques historiques de précision
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # le dernier est une anomalie

model = IsolationForest(contamination=0.1)
model.fit(metrics.reshape(-1, 1))
pred = model.predict(metrics.reshape(-1, 1))

# -1 indique une anomalie
anomalies = metrics[pred == -1]
print("Valeurs anormales des métriques :", anomalies)

Il est important d’intégrer la détection dans le pipeline de surveillance avec des alertes et la possibilité de réagir rapidement.