Qui a effectué le déploiement en production et quels étaient les indicateurs de succès du projet?

Le déploiement en production est généralement effectué par l'équipe DevOps ou les ingénieurs de release, mais dans les projets ML, les data scientists ou les ingénieurs ML participent souvent.

Les métriques de succès du projet dépendent des objectifs, mais peuvent inclure :

• La qualité du modèle : précision, rappel, score F1 sur des données réelles.
• Le temps de réponse du service.
• La stabilité et la fiabilité du fonctionnement (uptime).
• L'impact sur les indicateurs commerciaux : augmentation de la conversion, réduction des coûts, amélioration de l'expérience utilisateur.
• La surveillance du drift du modèle et la mise à jour en temps voulu.

Par exemple, lors du déploiement d'un modèle de recommandations, le succès sera une augmentation du CTR et de la rétention des utilisateurs, tout en surveillant que le modèle n'altère pas la performance du système.