Surveillance et dérive du modèle
La surveillance est un volet essentiel d'une solution d'IA complète. Elle permet à l'équipe de savoir quand l'algorithme d'IA risque de voir sa performance diminuer, ou de connaître une dérive du modèle.
L'exemple ci-dessous montre les cotes de satisfaction de la clientèle avant la pandémie (bleu sarcelle) et après la pandémie (orange foncé). La cote moyenne avant la pandémie est de 2, tandis que la moyenne après la pandémie est de 3.
D'après les descriptions de la dérive du modèle dans la vidéo, comment décririez-vous ce qui se passe avec la satisfaction de la clientèle ?
Cette activité fait partie du cours
Mettre en œuvre des solutions d'IA en entreprise
Exercice interactif pratique
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