Pourquoi surveiller une IA après son déploiement dans un robot ?

Observer le modèle dans le monde réel

Une caméra calibrée en atelier peut voir d’autres couleurs et angles lorsque la saison change.

Suivre un détecteur sur une ligne

Le système compare distributions et alertes, conserve des exemples d’échec et déclenche une revue avant une mise à jour.

Une performance moyenne peut cacher une population oubliée

Indicateurs, seuils, échantillons, version, alerte, rollback et responsable doivent être documentés.

Sources et références

1. [1] AI Risk Management Framework — NIST

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