Surveiller la dérive des données en production

Senior LinuxConcepts de machine learning40 min80 XP

Le modèle de scoring de crédit est en production depuis 8 mois. Le rapport mensuel de surveillance est dans ~/monitoring/rapport-septembre.md (indice de stabilité de population PSI par variable, performance mesurée sur les dossiers dont l'issue est connue).

Règle interne : PSI < 0,10 stable ; 0,10 à 0,25 à surveiller ; > 0,25 dérive significative.

  1. Variable en dérive significative → answer variable <nom> ; variable « à surveiller » → answer surveiller <nom>
  2. La performance (AUC) est passée de 0,81 à 0,74. Décision → answer decision <reentrainer|ignorer|supprimer>
  3. Écrivez ~/monitoring/plan.md : ## Constat, ## Cause probable, ## Actions (réentraînement sur données récentes, validation avant mise en production, alerte automatique sur le PSI)
  4. Pourquoi la performance réelle n'est-elle connue qu'avec retard ? → answer retard <etiquettes|calcul|stockage>

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Tâches

  1. Lecture du PSI
  2. Décision et délai
  3. Plan d'action