REF: PLAT-MOPS-2026

MODELOPS & MLOps

Gestion industrielle du cycle de vie des modèles IA en production. Monitoring continu, retraining automatique et gouvernance stricte pour garantir la performance dans le temps.

CYCLE DE VIE DES MODÈLES

DÉVELOPPEMENT

  • Entraînement des modèles (GPU/TPU clusters)
  • Versioning (Git/DVC)
  • Experimentation tracking (MLflow)
  • Validation croisée rigoureuse

DÉPLOIEMENT

  • Containerisation (Docker)
  • Tests A/B automatisés
  • Canary deployment progressive
  • Rollback instantané si nécessaire

MONITORING

  • Détection de drift (données & modèle)
  • Mesure continue des métriques métier
  • Alertes intelligentes
  • Dashboards temps réel

RETRAINING

  • Déclenchement automatique si drift détecté
  • Fine-tuning incrémental
  • Validation humaine avant déploiement
  • Documentation des changements

SURVEILLANCE DES KPIs

Performance

Précision (Accuracy)97.2%
Target: > 95% ON TARGET
Rappel (Recall)92.1%
Target: > 90% ON TARGET
F1-Score94.5%
Target: > 92% ON TARGET
Latence P99145ms
Target: < 200ms ON TARGET

Fiabilité

Uptime99.95%
Target: > 99.9% ON TARGET
Taux d'erreur0.03%
Target: < 0.1% ON TARGET
MTTR28min
Target: < 1h ON TARGET
False Positive Rate2.1%
Target: < 5% ON TARGET

TOOLCHAIN MLOps

Tracking & Versioning

MLflowExpérimentations
DVCVersioning data
Weights & BiasesHyperparameters

Deployment

KubernetesOrchestration
Argo CDGitOps
Seldon CoreServing ML

Monitoring

PrometheusMétriques
GrafanaDashboards
Evidently AIDrift detection

DÉTECTION AUTOMATIQUE DU DRIFT

Nos systèmes surveillent en continu la qualité des prédictions. Si une dérive statistique est détectée (changement de distribution des données, dégradation des performances), un processus de retraining est déclenché automatiquement.

Kolmogorov-Smirnov Test
Détection de changement de distribution
Population Stability Index (PSI)
Mesure de stabilité des features
Performance Degradation Alert
Seuils d'alerte sur métriques métier
EXEMPLE : DRIFT ALERT
DATA DRIFT DETECTED
Model:fraud_detection_v2.3
KS Statistic:0.34 (↑12%)
Precision:89.2% (↓5.3%)
Action:RETRAIN_TRIGGERED
Notification envoyée à l'équipe Data Science - 2025-01-11 14:23:17 UTC

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Nos pipelines MLOps garantissent la performance dans le temps.

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