Pourquoi déployer progressivement une nouvelle version de modèle robotique ?

Réponse rapide

Déployer progressivement une nouvelle version de modèle limite l’exposition lorsqu’elle se comporte différemment de la référence. Observation, périmètre restreint, comparaison d’indicateurs et retour possible précèdent l’élargissement, qui n’a lieu que si critères et conditions d’arrêt sont respectés.

Observer avant d’agir

Candidate reçoit mêmes entrées sans commander, puis est activée sur quelques robots ou missions. Résultats sont comparés par scène, délai, ressources, confiance et erreurs critiques.

Commencer par une flotte limitée

Deux robots utilisent candidate dans une zone connue tandis que référence reste disponible. Alerte, dérive ou dégradation suspend promotion et restaure artefacts validés.

Garder un périmètre représentatif

Étapes réduisent risque mais demandent plusieurs versions et peuvent biaiser sélection. Périmètre doit refléter les usages visés, pas seulement les cas faciles.

Sources et références

  1. [1] MLflow Model Registry Documentation — MLflow
  2. [2] Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) — NIST

Cette réponse vous a-t-elle été utile ?