Pourquoi documenter le cycle de vie d’un modèle utilisé par un robot ?

Réponse rapide

Documenter le cycle de vie d’un modèle permet de relier données, entraînement, validation, version, matériel et décisions de déploiement, puis de retrouver pourquoi un comportement a changé.

Trace

Associez objectif, données, annotations, code, poids, paramètres, métriques et matériel à une version identifiable. Notez les hypothèses de domaine et les limites connues.

Décision

Conservez critères d’acceptation, résultats hors domaine, incidents et approbations. Une nouvelle version ne remplace pas l’ancienne sans comparaison et possibilité de retour.

Exploitation

Reliez modèle actif, configuration d’inférence, alertes, latence et effets sur la mission. Cette chaîne facilite diagnostic, audit, retrait et analyse après incident.

Sources et références

  1. [1] AI RMF Core — NIST AI Resource Center

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