Dans un précédent article, nous avons abordé le rôle de l’intelligence artificielle dans la détection de la fraude bancaire, que je vous encourage à consulter dans notre blog. Aujourd’hui, nous allons mettre en lumière l’importance cruciale de surveiller les modèles d’IA une fois qu’ils sont déployés.
Implémenter un modèle d’IA performant est une étape essentielle, mais une fois en production, il est impératif de suivre de près sa performance et de s’assurer que le modèle continue de fonctionner de manière optimale dans des conditions réelles.
Il est commun de conclure que le modèle est défaillant, quand la performance de celui-ci baisse. Cependant, en réalité, ce sont les données qui ont évolués dans le temps et non pas le modèle lui-même. En effet, un modèle est entraîné sur des données passées et utilisés pour des données futures. Sans un suivi régulier, le modèle peut devenir moins précis ou pertinent, ce qui peut entraîner des conséquences négatives sur les décisions prises sur la base de ses prédictions. C’est la raison pour laquelle, il est nécessaire de surveiller les modèles afin de les ré-entraîner avec des données plus récentes.
Pour illustrer cela, on peut faire une analogie : dire que la voiture ne fonctionne plus lorsqu’elle s’arrête de rouler, c’est comme blâmer la voiture alors qu’en réalité, le problème réside dans le besoin de carburant pour que la voiture puisse continuer à rouler.
Nous allons explorer pourquoi le suivi de la performance des modèles IA est important à travers une série de questions et réponses.
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Comment superviser un modèle ?
Pour assurer une surveillance efficace d’un modèle, il est essentiel de bien comprendre son objectif afin d’identifier les indicateurs pertinents qui signaleront sa performance. Cela revient à déterminer si, par exemple, votre voiture est prête à être conduite après le contrôle technique, ou si elle nécessite des réparations avant d’être utilisée.
Comment détecter une baisse de performance ?
Pour superviser un modèle de prédiction, il existe deux indicateurs couramment utilisés pour évaluer sa performance :
• Précision : Il s’agit de la proportion de prédictions correctes par rapport à l’ensemble des prédictions. En d’autres termes, c’est le nombre de prédictions correctes divisé par le nombre total de prédictions.
• Rappel : Il représente la proportion des vrais positifs identifiés par rapport à tous les vrais positifs présents dans les données. En termes simples, c’est le nombre de vrais positifs détectés divisé par le nombre total de vrais positifs réels.
Il est crucial de surveiller de près ces deux indicateurs clés qui évaluent la performance du modèle. Des alertes doivent être déclenchées en cas de baisse de l’un des indicateurs, indiquant ainsi qu’il est temps de ré-entraîner le modèle.
Comment mettre en place un suivi efficace ?
Nous allons vous présenter quelques étapes pour s’assurer de l’efficacité d’un modèle IA :
1. Automatiser la collecte et l’analyse des données : Utiliser des pipelines de données automatisés pour collecter et analyser en continu les données de performance du modèle.
2. Suivi de la stabilité de la distribution des données : Mettre en place des mécanismes pour détecter rapidement les changements dans la distribution des données d’entrée.
3. Établir des alertes : Configurer des alertes pour notifier les équipes de toute dégradation significative de la performance.
4. Ré-entraîner les modèles : Prévoir des cycles réguliers de réentraînement des modèles en utilisant les nouvelles données collectées pour maintenir leur précision.
Quels bénéfices les entreprises peuvent-elles tirer du suivi continu des modèles IA ?
– Maintenance proactive : Le suivi continu permet une maintenance proactive des modèles IA, en anticipant et en résolvant les problèmes avant qu’ils n’affectent gravement les opérations.
– Adaptation aux nouvelles données : Les modèles peuvent être mis à jour régulièrement pour intégrer les nouvelles données, garantissant qu’ils restent pertinents et reflètent les dernières tendances et informations.
– Économies de coûts : En évitant les erreurs coûteuses et en optimisant les processus grâce à des modèles performants, les entreprises peuvent réaliser des économies significatives.
Conclusion
Le suivi de la performance des modèles IA n’est pas une option mais une nécessité pour garantir leur efficacité et leur pertinence à long terme. Les entreprises doivent mettre en place des stratégies robustes pour surveiller et maintenir la performance de leurs modèles, afin de tirer le meilleur parti de leurs investissements en IA.
Chez Know Your People, nous disposons d’une équipe d’experts en data qui peuvent vous accompagner dans l’implémentation de modèle d’IA avec un suivi de performance personnalisé. Nos spécialistes sont là pour vous aider à chaque étape, depuis la conception initiale jusqu’à la mise en production, en assurant une surveillance continue et des ajustements nécessaires pour garantir que vos modèles restent précis et performants dans un environnement en constante évolution.