Module 14 – MLOps applique

Cycle de vie ML et monitoring

assurance
mlops
monitoring
Auteur·rice

Francois Boussengui

Date de publication

25 mars 2026

1 Cycle complet : donnees -> features

Cycle complet : donnees -> features -> entrainement -> validation -> deploiement -> monitoring -> reentrainement.

Point cle

Ce concept est fondamental pour la suite du parcours et sera directement applique dans le projet central.


2 Monitoring : metriques de performance (Gini

Monitoring : metriques de performance (Gini, AIC), metriques operationnelles (latence, erreurs).


3 Drift : data drift (distribution des

Drift : data drift (distribution des features change), concept drift (relation features/target change).

Attention

Bien comprendre ces mecanismes est essentiel pour eviter des erreurs de modelisation et de pilotage.


4 Strategies de reentrainement : periodique, sur

Strategies de reentrainement : periodique, sur trigger, continu.


5 Gouvernance : comite modele, documentation, audit

Gouvernance : comite modele, documentation, audit trail.


Synthese

5.0.1 Les concepts cles

  1. Cycle complet : donnees -> features -> entrainement
  2. Monitoring : metriques de performance (Gini, AIC), metriques
  3. Drift : data drift (distribution des features change)
  4. Strategies de reentrainement : periodique, sur trigger, continu
  5. Gouvernance : comite modele, documentation, audit trail

Auto-evaluation

Explique ce concept dans tes propres mots et donne un exemple concret.

Explique ce concept dans tes propres mots et donne un exemple concret.

Explique ce concept dans tes propres mots et donne un exemple concret.

Explique ce concept dans tes propres mots et donne un exemple concret.


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