Réponse rapide
Le cycle de vie d’un modèle robotique relie collecte, entraînement, validation, déploiement et surveillance. Le suivre permet d’identifier la version en service, ses données et ses métriques, puis de diagnostiquer une régression ou une dérive sans perdre le contexte.
Relier les étapes
Chaque modèle est associé à un jeu de données, une configuration d’entraînement, des tests et une cible matérielle. Cette chaîne rend visible ce qui a changé entre deux versions apparemment proches.
Observer après déploiement
Qualité des entrées, taux d’erreur, latence et événements de repli sont suivis dans les conditions réelles. Une alerte peut signaler une baisse avant qu’elle ne devienne un incident opérationnel.
Préparer le retour
Une version précédente, ses dépendances et sa procédure de retrait restent disponibles. La promotion est décidée après revue des critères, pas seulement parce qu’un fichier a été produit.