Qu’est-ce que la dérive du modèle ? Pourquoi est-elle importante ?
La dérive du modèle désigne la dégradation de la performance d’un modèle en raison de changements dans les données et dans les relations entre les variables d’entrée et de sortie. Il est relativement courant que la dérive d’un modèle ait un impact négatif sur une organisation, au fil du temps ou parfois soudainement. Pour détecter et atténuer efficacement la dérive, les organisations peuvent surveiller et gérer la performance des modèles à l’aide d’une plateforme de données et d’IA. Grâce à cette approche intégrée des données et de l’IA, vous pourrez :
- Suivre les indicateurs en permanence et recevoir des alertes en cas de dérive de la précision et de la cohérence des données.
- Fixer des objectifs et en effectuer le suivi tout au long du développement, de la validation et du déploiement.
- Simplifier les étapes d’identification des indicateurs métier affectés par la dérive des modèles.
- Minimiser l’impact de la dégradation du modèle en automatisant la surveillance de la dérive.
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