Comment choisir un seuil d’alerte de dérive pour un modèle robotique ?

Alerter pour agir

On établit une référence, observe évolution et variabilité, puis choisit un seuil qui laisse le temps de vérifier avant une action critique.

Surveiller une caméra d’entrepôt

Une hausse durable de luminosité inhabituelle déclenche une inspection, tandis qu’un pic d’une minute ne bloque pas toute la flotte.

Un seuil fixe ne convient pas à tous les cas

Classe rare, saison et mission changent le coût d’une alerte. Seuils par contexte, hystérésis et revue humaine sont nécessaires.

Sources et références

1. [1] MLflow Documentation — MLflow
2. [2] AI Risk Management Framework — NIST

Questions liées

• Quelle différence existe entre dérive des données et dérive du concept pour un robot ?
• Comment surveiller la qualité d’un modèle lorsque les étiquettes arrivent en retard ?
• Que faire lorsqu’une alerte de dérive touche une fonction critique du robot ?
• Pourquoi surveiller la dérive par classe ou par contexte plutôt que seulement en moyenne ?

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