L’utilisateur veut comprendre la surveillance des modèles dans le contexte de l’évaluation et de la surveillance des modèles et l’appliquer à des travaux pratiques de gouvernance ou de conformité de l’IA.
La surveillance des modèles est l’observation continue des performances, entrées, sorties, dérives, erreurs, latence et santé opérationnelle d’un modèle déployé. Elle aide à détecter la dégradation, les mauvais usages, les biais, les problèmes de sécurité et les conditions nécessitant un réentraînement ou une intervention.
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