Surveillance et dérive du modèle
La surveillance est un élément important d'une solution d'IA complète. Elle permet à l'équipe de savoir quand l'algorithme d'IA risque de perdre en performance ou de dériver du modèle.
L'exemple ci-dessous montre les scores de satisfaction des clients avant la pandémie (bleu) et après la pandémie (orange foncé). Le score moyen avant la pandémie est de 2 et le score moyen après la pandémie est de 3.
Sur la base des descriptions de la dérive du modèle dans la vidéo, comment décririez-vous l'évolution de la satisfaction des clients ?
Cet exercice fait partie du cours
Implémentation IA en entreprise
Exercice interactif pratique
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