{"id":783074,"date":"2023-04-20T11:17:00","date_gmt":"2023-04-20T09:17:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/?p=783074"},"modified":"2025-05-22T17:43:02","modified_gmt":"2025-05-22T15:43:02","slug":"controle-des-derives-evitez-le-hors-piste-a-vos-modeles-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/perspectives\/blog\/controle-des-derives-evitez-le-hors-piste-a-vos-modeles-dia\/","title":{"rendered":"Contr\u00f4le des d\u00e9rives\u00a0: \u00e9vitez le hors-piste \u00e0 vos mod\u00e8les d\u2019IA\u00a0!"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-blogs header-hero-blogs\"><div class=\"container\"><div class=\"hero-blogs\"><div class=\"hero-blogs-content-wrapper\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12\"><div class=\"header-title\"><h1>Contr\u00f4le des d\u00e9rives\u00a0: \u00e9vitez le hors-piste \u00e0 vos mod\u00e8les d\u2019IA\u00a0!<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"hero-blogs-bottom\"><div class=\"header-author\"><div class=\"author-img\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/img-3738-scaled-1.jpg?w=200&amp;quality=10\" alt=\"\" loading=\"lazy\"\/><\/div><div class=\"author-name-date\"><h5 class=\"author-name\">Thomas Cl\u00e9ment<\/h5><h5 class=\"blog-date\">20 avril 2023<\/h5><\/div><\/div><div class=\"brand-image\"> <\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-intro-para undefined section section--intro\"><div class=\"intro-para\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/insights\/expert-perspectives\/controle-des-derives-evitez-le-hors-piste-a-vos-modeles-dia\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"Ouvrir dans une nouvelle fen\u00eatre\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/insights\/expert-perspectives\/controle-des-derives-evitez-le-hors-piste-a-vos-modeles-dia\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"Ouvrir dans une nouvelle fen\u00eatre\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10\"><h2 class=\"intro-para-title\">L\u2019intelligence artificielle de Confiance est un sujet que l\u2019on adresse tous les jours chez Capgemini Invent pour fournir \u00e0 nos clients des algorithmes de qualit\u00e9. Ce sujet est trait\u00e9 par la tribu Trusted AI qui assure la connaissance et l\u2019application de l\u2019\u00e9tat de l\u2019art des 8 th\u00e9matiques de l\u2019IA de Confiance introduites dans <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/insights\/expert-perspectives\/ia-de-confiance-comprendre-les-enjeux-de-la-prochaine-decennie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">cet article<\/a>. Le contr\u00f4le des d\u00e9rives est l\u2019une de ces 8 composantes.<\/h2><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10 offset-md-1 offset-lg-1\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"904\" height=\"800\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/resume.png?w=904\" alt=\"\" class=\"wp-image-783081\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/resume.png 904w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/resume.png?resize=300,265 300w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/resume.png?resize=768,680 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 904px) 100vw, 904px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-le-controle-des-derives-a-quoi-ca-sert-nbsp\">Le contr\u00f4le des d\u00e9rives, \u00e0 quoi \u00e7a sert&nbsp;?<\/h2>\n\n\n\n<p>Selon le barom\u00e8tre 2022 que nous r\u00e9alisons chez Capgemini Invent, 46% des projets data atteignent le stade de mise en production contre 27% en 2021. Cette augmentation des projets data en production se couple avec un agrandissement du p\u00e9rim\u00e8tre d\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle, notamment sur des sujets critiques : risque de r\u00e9cidive pour une personne coupable d\u2019un d\u00e9lit, d\u00e9tection de pathologies, conduite autonome, etc. Les avanc\u00e9es scientifiques alimentent la cr\u00e9ation de nouveaux outils et m\u00e9thodes poussant plus loin les standards projet, ayant pour impact une augmentation des risques li\u00e9es aux d\u00e9rives des mod\u00e8les. En effet, plus il y a de mod\u00e8le en production, plus il y a d\u2019utilisateurs impact\u00e9s&nbsp;en cas de d\u00e9rive !<\/p>\n\n\n\n<p>Suite \u00e0 des \u00e9v\u00e8nements exog\u00e8nes (conjoncturels, soci\u00e9taux ou politiques), tels que la crise sanitaire du COVID ou bien la guerre en Ukraine, les mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle peuvent subir des fortes perturbations de leurs donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9es menant \u00e0 des pr\u00e9dictions erron\u00e9es. Le contr\u00f4le des d\u00e9rives des donn\u00e9es d\u2019entr\u00e9es et des performances des mod\u00e8les d\u2019IAs s\u2019inscrit comme un des moyens d\u2019encadrer leurs impacts et de limiter les risques associ\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<p>Le contr\u00f4le des d\u00e9rives permet de garantir dans la dur\u00e9e que le comportement des mod\u00e8les est bien celui attendu et que les objectifs m\u00e9tiers restent atteints tout en contr\u00f4lant leur impact op\u00e9rationnel.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-le-controle-des-derives-qu-est-ce-que-c-est-nbsp\">Le contr\u00f4le des d\u00e9rives, qu\u2019est-ce que c\u2019est&nbsp;?<\/h2>\n\n\n\n<p>Selon le dictionnaire Larousse&nbsp;: une d\u00e9rive se d\u00e9finie comme le \u00ab&nbsp;fait de s&#8217;\u00e9carter de la voie normale, d&#8217;aller \u00e0 l&#8217;aventure, de d\u00e9raper. Fait de se laisser aller sans r\u00e9agir.&nbsp;\u00bb. Concr\u00e8tement, le contr\u00f4le des d\u00e9rives signifie contr\u00f4ler les d\u00e9rives de donn\u00e9es, de performance, et prendre en compte les retours terrains.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-controle-des-derives-de-donnees\"><strong>Contr\u00f4le des d\u00e9rives de donn\u00e9es.<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" height=\"533\" width=\"1024\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/derive-donnees.png?w=960\" alt=\"\" class=\"wp-image-783083\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/derive-donnees.png 1384w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/derive-donnees.png?resize=300,156 300w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/derive-donnees.png?resize=768,400 768w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/derive-donnees.png?resize=1024,533 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><em><u>Exemple fictif de l\u2019impact d\u2019une d\u00e9rive des donn\u00e9es sur la distribution de probabilit\u00e9s d\u2019une variable&nbsp;:<\/u><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Les mod\u00e8les d\u2019Intelligence Artificielle sont entrain\u00e9s \u00e0 partir d\u2019un certain nombre d\u2019observations appartenant \u00e0 un jeu d\u2019entrainement d\u00e9fini comme un \u00e9chantillon d\u2019une population et suppos\u00e9 en avoir les m\u00eames propri\u00e9t\u00e9s statistiques. Ainsi, en r\u00e9gime stationnaire, lorsque des pr\u00e9dictions sont r\u00e9alis\u00e9es sur des nouvelles donn\u00e9es appartenant \u00e0 cette population, les pr\u00e9dictions observ\u00e9es devraient \u00eatre proche de celles obtenues lors de l\u2019entrainement. Malheureusement, elles peuvent \u00eatre bien diff\u00e9rentes.<\/p>\n\n\n\n<p>Chez Capgemini Invent nous avons rencontr\u00e9 cette probl\u00e9matique chez l\u2019un de nos clients, du secteur de l\u2019automobile,&nbsp;qui utilisait un mod\u00e8le de traitement naturel du langage afin de classifier des commentaires clients. Suite \u00e0 des alertes, la nette baisse de la performance est constat\u00e9e : celle-ci s\u2019est effondr\u00e9e en se voyant divis\u00e9e par deux&nbsp;! En effet, l\u2019exp\u00e9rience utilisateur avait \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9&nbsp;: auparavant les commentaires \u00e9taient un champ facultatif mais suite \u00e0 une mise \u00e0 jour du site internet. L\u2019utilisateur final \u00e9tait donc contraint de laisser un commentaire pour valider le formulaire, ce qui donnait parfois lieu \u00e0 des commentaires vides ou bien des \u00ab&nbsp;RAS&nbsp;\u00bb. Ces donn\u00e9es n\u2019ayant jamais \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sentes pendant l\u2019entrainement, le mod\u00e8le ne savait pas correctement les classifier.<\/p>\n\n\n\n<p>La d\u00e9rive des donn\u00e9es se d\u00e9finie comme une alt\u00e9ration prolong\u00e9e de la distribution statistique d\u2019une ou plusieurs variables explicatives de notre mod\u00e8le. Il ne faut d\u2019ailleurs pas la confondre avec une anomalie qui survient de fa\u00e7on tr\u00e8s ponctuelle et nerveuse autour d\u2019un signal stationnaire.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-controle-des-derives-de-performance\">Contr\u00f4le des d\u00e9rives de performance<\/h2>\n\n\n\n<p>Contr\u00f4ler l\u2019amont c\u2019est bien, contr\u00f4ler l\u2019amont et l\u2019aval c\u2019est mieux&nbsp;!<\/p>\n\n\n\n<p>Les d\u00e9rives de performance sont \u00e9troitement li\u00e9es aux d\u00e9rives des donn\u00e9es, mais pas seulement&nbsp;!<\/p>\n\n\n\n<p>La performance d\u2019un mod\u00e8le est d\u00e9finie comme la capacit\u00e9 de celui-ci \u00e0 r\u00e9aliser des pr\u00e9dictions justes, en accord avec des m\u00e9triques m\u00e9tiers. Le suivi de cette performance est n\u00e9cessaire au maintien de la confiance accord\u00e9e aux pr\u00e9dictions.<\/p>\n\n\n\n<p>La d\u00e9rive de la performance s\u2019identifie par un changement du comportement du mod\u00e8le dans ses pr\u00e9dictions au niveau de leur stabilit\u00e9 et de leur justesse. Celle-ci peut survenir \u00e0 la suite d\u2019une d\u00e9rive des donn\u00e9es ing\u00e9r\u00e9es pour l\u2019inf\u00e9rence ou bien d\u2019un changement du monde r\u00e9el remettant en question les corr\u00e9lations identifi\u00e9es auparavant.<\/p>\n\n\n\n<p>C\u2019est le cas par exemple de la d\u00e9tection de fraude bancaire. Les fraudeurs, qui sont des personnes gagnant leur vie en effectuant des achats \u00e0 la place des consommateurs, \u00e9laborent sans cesse des strat\u00e9gies diff\u00e9rentes pour \u00e9chapper aux mesures de s\u00e9curit\u00e9. Certains jours, un fraudeur va pr\u00e9f\u00e9rer faire des \u00ab&nbsp;petites&nbsp;\u00bb fraudes en nombre (pattern 1&nbsp;: 10 euros par-ci, 10 euros par-l\u00e0), et d\u2019autre jour des fraudes plus ponctuelles de grande ampleur (pattern 2&nbsp;: 1500 euros). M\u00eame si la distribution des transactions globales est rest\u00e9e la m\u00eame, certains jours c\u2019est le pattern 1 qui est frauduleux, et d\u2019autres jours c\u2019est le pattern 2. Un mod\u00e8le entra\u00een\u00e9 sur l\u2019un ou l\u2019autre des patterns va donc voir sa performance s\u2019effondrer d\u00e8s que le fraudeur change de strat\u00e9gie.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans un autre contexte, l\u2019accoutumance \u00e0 la publicit\u00e9 est \u00e9galement un ph\u00e9nom\u00e8ne tr\u00e8s sujet \u00e0 la d\u00e9rive de performance. Les m\u00eames internautes navigant sur leurs m\u00eames sites habituels, expos\u00e9s \u00e0 la m\u00eame publicit\u00e9, y sont beaucoup moins sensibles quand cela fait trois jours d\u2019affil\u00e9s qu\u2019ils la voient. La probabilit\u00e9 de clic va donc diminuer avec le temps, toutes choses \u00e9gales par ailleurs.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-boucle-de-retours-terrains\">Boucle de retours terrains<\/h2>\n\n\n\n<p>Apr\u00e8s avoir contr\u00f4l\u00e9 la d\u00e9rive des performances, et si on s\u2019attardait sur le pourquoi du comment&nbsp;?<\/p>\n\n\n\n<p>Afin de rester align\u00e9 avec les utilisateurs finaux et les personnes impact\u00e9es par les IAs, il est n\u00e9cessaire de r\u00e9colter leurs retours (commentaires, score de satisfaction ou d\u2019accord avec la pr\u00e9diction) et maintenir une feuille de route d\u2019am\u00e9lioration continue.<\/p>\n\n\n\n<p>La mise en place de boucles de r\u00e9troaction sur le terrain est essentielle pour am\u00e9liorer un mod\u00e8le d&#8217;intelligence artificielle (IA) pour plusieurs raisons. Premi\u00e8rement, cela permet d\u2019identifier des erreurs et des lacunes : les mod\u00e8les d&#8217;IA peuvent souvent produire des r\u00e9sultats inattendus ou des erreurs lorsqu&#8217;ils sont d\u00e9ploy\u00e9s dans un environnement r\u00e9el. En mettant en place des boucles de r\u00e9troaction, il est possible de r\u00e9colter des commentaires et des observations des utilisateurs finaux. Cela permet de comprendre les probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques auxquels le mod\u00e8le est confront\u00e9 et d\u2019apporter les ajustements n\u00e9cessaires. De plus, les conditions r\u00e9elles peuvent \u00e9voluer avec le temps, que ce soit en raison de changements dans les donn\u00e9es d&#8217;entr\u00e9e, les pr\u00e9f\u00e9rences des utilisateurs ou les contextes d&#8217;utilisation.<\/p>\n\n\n\n<p>Les boucles de retour terrain permettent aussi d\u2019int\u00e9grer les utilisateurs en leur montrant la prise en compte de leurs commentaires afin d\u2019\u00e9tablir une relation de confiance avec eux. Cela peut contribuer une plus large adoption et utilisation du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n<p>En r\u00e9sum\u00e9, les boucles de r\u00e9troaction sur le terrain sont essentielles pour identifier les erreurs, am\u00e9liorer la performance, adapter le mod\u00e8le aux conditions changeantes et collecter des donn\u00e9es suppl\u00e9mentaires. Elles sont le moteur du cycle de vie du mod\u00e8le et d\u2019une exp\u00e9rience utilisateur optimale.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-le-controle-des-derives-comment-l-activer-nbsp\">Le contr\u00f4le des d\u00e9rives, comment l\u2019activer&nbsp;?<\/h2>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-recolter\"><strong>R\u00e9colter<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>En mettant en place une strat\u00e9gie de r\u00e9colte des retours utilisateurs, il est possible de tirer parti des leurs connaissances et perspectives pour am\u00e9liorer continuellement l\u2019IA et offrir une solution pertinente.<\/p>\n\n\n\n<p>Cette strat\u00e9gie peut s\u2019activer en mettant en place des canaux de communication appropri\u00e9s pour permettre aux utilisateurs de donner leurs retours \u00e0 chaque pr\u00e9diction consomm\u00e9e. Cela peut inclure des syst\u00e8mes de likes (\u00ab&nbsp;en accord\/d\u00e9saccord avec la pr\u00e9diction&nbsp;\u00bb), des champs de commentaires, des enqu\u00eates, ou des r\u00e9seaux sociaux internes sur lesquels les probl\u00e8mes sont collect\u00e9s. Par ailleurs, il est aussi possible d\u2019encourager les utilisateurs \u00e0 donner leur avis en mettant en avant l&#8217;importance de leurs retours pour l&#8217;am\u00e9lioration du syst\u00e8me, simplement en expliquant comment leurs retours contribueront \u00e0 l&#8217;am\u00e9lioration continue de l&#8217;IA. Afin de p\u00e9renniser cette d\u00e9marche, il est important d\u2019\u00eatre r\u00e9actif aux retours des utilisateurs en communiquant les mises \u00e0 jour de mani\u00e8re transparente pour montrer que leurs retours sont pris en compte.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-surveiller\"><strong>Surveiller<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>La surveillance permet de suivre les performances du mod\u00e8le d&#8217;IA dans un environnement r\u00e9el. Cela permet de d\u00e9tecter rapidement toute d\u00e9gradation de la pr\u00e9cision, des temps de r\u00e9ponse ou d&#8217;autres m\u00e9triques de performance techniques, scientifiques et op\u00e9rationnelles. Selon le cas d\u2019usage, certaines m\u00e9triques sont plus pertinentes que d\u2019autres. Toutes les m\u00e9triques n\u2019ont pas la m\u00eame teneur en information et ne sont pas mesurables instantan\u00e9ment.<\/p>\n\n\n\n<p>A minima, ce sont les indicateurs m\u00e9tiers et financiers qui doivent \u00eatre mis en place, et ce dans une optique d\u2019estimation de ROI. Le probl\u00e8me est que souvent, ces indicateurs n\u00e9cessitent des donn\u00e9es labellis\u00e9es (<a href=\"https:\/\/www.quantmetry.com\/adapter-evolution-fraude\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ex : fraude \/ pas fraude<\/a>), qui arrivent avec un certain retard sur les \u00e9v\u00e9nements. Lorsqu\u2019un indicateur financier baisse, il est souvent d\u00e9j\u00e0 trop tard et l\u2019inertie du changement peut \u00eatre de plusieurs mois.<\/p>\n\n\n\n<p>De plus dans certains cas, certains indicateurs sont tout simplement indisponibles (ex: est-ce qu\u2019une demande de cr\u00e9dit refus\u00e9e \u00e9tait finalement solvable&nbsp;?), et la notion m\u00eame de faux positifs ou de vrais positifs peut tout simplement dispara\u00eetre en production.<\/p>\n\n\n\n<p>Il est donc important de se focaliser&nbsp;:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>d\u2019une part sur des m\u00e9triques non-supervis\u00e9es, qui vont permettre d\u2019anticiper les \u00e9volutions de distribution de donn\u00e9es sans attendre l\u2019arriv\u00e9e des labels,<\/li>\n\n\n\n<li>d\u2019autre part sur des m\u00e9triques fonctionnelles, qui vont mesurer l\u2019impact imm\u00e9diat du mod\u00e8le sur les processus de l\u2019entreprise.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Par exemple, dans une cha\u00eene de validation mod\u00e8le + expert, toutes les d\u00e9tections de \u201cpositifs\u201d (vrais ou faux) peuvent d\u00e9clencher une validation experte, et donc requ\u00e9rir du temps de traitement. On peut alors surveiller une \u00e9ventuelle sur-sollicitation (ou sous-sollicitation) des experts m\u00e9tier par le mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n<p>Afin d\u2019effectuer une surveillance efficace, il est donc recommand\u00e9 de d\u00e9finir en amont des m\u00e9triques fonctionnelles, et techniques (performance, stabilit\u00e9) qui devront \u00eatre conjointement analys\u00e9es en fonction des r\u00e9alit\u00e9s m\u00e9tiers.<\/p>\n\n\n\n<p>Il est aussi possible de monitorer en temps r\u00e9el les pr\u00e9dictions et les confronter aux attentes m\u00e9tier \u00e0 travers un dashboard par exemple.<\/p>\n\n\n\n<p>Surveiller ces mod\u00e8les c\u2019est l\u2019assurance d\u2019une r\u00e9action rapide et adapt\u00e9e, si des leviers d\u2019actions ont bien \u00e9t\u00e9 d\u00e9finis en amont.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-actualiser\"><strong>Actualiser<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Suite \u00e0 la r\u00e9colte et l\u2019analyse des retours utilisateurs et de la performance du mod\u00e8le, il est judicieux de l\u2019actualiser en cons\u00e9quence. En effet, le r\u00e9entrainement des mod\u00e8les d&#8217;IA permet de maintenir leur pertinence, leur efficacit\u00e9 et leur qualit\u00e9 au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n<p>Il donc n\u00e9cessaire de d\u00e9finir une strat\u00e9gie de r\u00e9entrainement en production des mod\u00e8les. Cette strat\u00e9gie gravite autour de plusieurs \u00e9l\u00e9ments clefs&nbsp;:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Le d\u00e9clenchement d\u2019un r\u00e9-entra\u00eenement&nbsp;: il peut s\u2019op\u00e9rer de mani\u00e8re r\u00e9guli\u00e8re \u00e0 intervalles fixes ou de mani\u00e8re d\u00e9clench\u00e9e par une alarme. Dans tous les cas, ces strat\u00e9gies doivent \u00eatre param\u00e9tr\u00e9es par le concepteur&nbsp;: quelle fr\u00e9quence de r\u00e9-entra\u00eenement&nbsp;? Quel crit\u00e8re fait sonner l\u2019alarme&nbsp;?<\/li>\n\n\n\n<li>La profondeur d\u2019historique retenue&nbsp;: qui dit r\u00e9-entra\u00eenement dit \u00e9galement s\u00e9lection de mod\u00e8les. Dans un contexte d\u2019adaptation aux d\u00e9rives, on peut imaginer deux challengers tr\u00e8s simples&nbsp;: un mod\u00e8le ayant rafra\u00eechi son jeu d\u2019entra\u00eenement avec les donn\u00e9es suppl\u00e9mentaires (adaptation graduelle) et un ayant volontairement supprim\u00e9 les donn\u00e9es avant la d\u00e9rive et se r\u00e9entra\u00eenant sur un sous-ensemble tr\u00e8s r\u00e9cent de donn\u00e9e (adaptation abrupte).<\/li>\n\n\n\n<li>L\u2019\u00e9valuation par A\/B test&nbsp;: pour d\u00e9ployer une solution a minima meilleure que celle sujette \u00e0 d\u00e9rive, encore faut-il s\u2019assurer que le mod\u00e8le candidat est bien plus performant en environnement de production. L\u2019A\/B test permet de comparer au moins deux mod\u00e8les entre eux en production, \u00e0 condition de pouvoir mesurer la performance de l\u2019un et l\u2019autre simultan\u00e9ment (en canari ou en shadow, voire <a href=\"https:\/\/www.quantmetry.com\/blog\/premier-etape-cycle-vie-modeles\/\">notre article d\u00e9di\u00e9 sur le sujet<\/a>). Cette phase doit \u00eatre suffisamment longue pour r\u00e9colter de la donn\u00e9e et acqu\u00e9rir de la puissance statistique, et suffisamment courte pour ne pas laisser la d\u00e9rive causer trop de d\u00e9g\u00e2ts&nbsp;! Il y a donc un v\u00e9ritable enjeu autour de la dur\u00e9e de l\u2019A\/B test.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>D\u2019une mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, ces trois \u00e9l\u00e9ments sont sujets \u00e0 plusieurs facteurs qui n\u00e9cessitent une premi\u00e8re phase de rodage (ou d\u2019hypercare en anglais), pendant laquelle on ajuste empiriquement le design du cycle de vie du mod\u00e8le (fr\u00e9quence de r\u00e9entra\u00eenement, mod\u00e8les challengers, dur\u00e9e des A\/B test etc.).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-le-controle-des-derives-en-vrai-ca-donne-quoi-nbsp\">Le contr\u00f4le des d\u00e9rives, en vrai \u00e7a donne quoi&nbsp;?<\/h2>\n\n\n\n<p>Contr\u00f4ler les d\u00e9rives, plus facile \u00e0 dire qu\u2019\u00e0 faire&nbsp;? Qu\u2019est-ce que \u00e7a donne en pratique&nbsp;?<\/p>\n\n\n\n<p>Prenons un mod\u00e8le en production permettant de pr\u00e9dire le volume de gaz consomm\u00e9 dans une r\u00e9gion. Ce signal est saisonnier et fortement perturb\u00e9 par des facteurs exog\u00e8nes (g\u00e9opolitiques). Les performances du mod\u00e8le peuvent fortement varier au cours du temps. Afin de contr\u00f4ler l\u2019impact op\u00e9rationnel du mod\u00e8le en production, on souhaite d\u00e9finir et impl\u00e9menter une strat\u00e9gie de surveillance et de maintenance du mod\u00e8le. Celle-ci aura pour but d\u2019identifier les d\u00e9rives du mod\u00e8le et de savoir quand le r\u00e9-entrainer. Avant de mettre en place un plan d\u2019action efficace, il faudra d\u2019abord r\u00e9pondre \u00e0 toutes les interrogations que soul\u00e8ve l\u2019optimisation de cette strat\u00e9gie.<\/p>\n\n\n\n<p>Premi\u00e8rement, il faut connaitre le b\u00e9n\u00e9fice r\u00e9el d\u2019impl\u00e9menter une strat\u00e9gie de contr\u00f4le des d\u00e9rives avec r\u00e9entrainement des mod\u00e8les et mise en production. Il faudra donc d\u00e9finir un indicateur de performance m\u00e9tier, qui sera dans notre cas un indicateur fonctionnel ou financier corr\u00e9l\u00e9 \u00e0 la performance&nbsp;: une m\u00e9trique agr\u00e9g\u00e9e de bonus\/malus.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" height=\"483\" width=\"1024\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/cre.png?w=960\" alt=\"\" class=\"wp-image-783084\" srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/cre.png 1384w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/cre.png?resize=300,142 300w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/cre.png?resize=768,362 768w, https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/cre.png?resize=1024,483 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><em><u>M\u00e9trique de bonus\/malus inspir\u00e9e de celle donn\u00e9e par la Commission de r\u00e9gulation de l&#8217;\u00e9nergie (CRE).<\/u><\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>Cette m\u00e9trique divise et note les pr\u00e9dictions du mod\u00e8le en trois cat\u00e9gories diff\u00e9rentes&nbsp;:<\/em><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><em>Par mois, un bonus max de +1 est accord\u00e9 pour le nombre de jours dans la cat\u00e9gorie tr\u00e8s bonne pr\u00e9diction,<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Par mois, une p\u00e9nalit\u00e9 maximale de -4 est donn\u00e9e pour le nombre de jours dans la cat\u00e9gorie de mauvaise pr\u00e9diction,<\/em><\/li>\n\n\n\n<li><em>Aucun bonus\/malus n&#8217;est accord\u00e9 pour un pronostic pour la cat\u00e9gorie de bonne pr\u00e9diction.<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Deuxi\u00e8mement, il faut d\u00e9finir pr\u00e9cis\u00e9ment les strat\u00e9gies de r\u00e9entrainement qui vont \u00eatre \u00e9valu\u00e9es. Une premi\u00e8re approche serait de tester diff\u00e9rentes combinaisons de la profondeur d\u2019historique utilis\u00e9e (total, 1 an ou 3 ans) et de la fr\u00e9quence de r\u00e9entrainement (1 mois, 3 mois, 6 mois ou 1 an). Puis de comparer ces strat\u00e9gies en comparant les performances de celles-ci \u00e0 travers la m\u00e9trique agr\u00e9g\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<p>Comme \u00e9voqu\u00e9, les r\u00e9entrainements peuvent \u00eatre co\u00fbteux et les mises en production risqu\u00e9es. La question de la <a href=\"https:\/\/www.quantmetry.com\/blog\/ia-confiance-frugalite\/\">frugalit\u00e9<\/a> se pose donc&nbsp;! Peut-on obtenir une performance similaire, voire sup\u00e9rieure, avec une approche plus frugale, en ne r\u00e9entra\u00eenant les mod\u00e8les que lorsque c\u2019est n\u00e9cessaire ? C\u2019est l\u00e0 qu\u2019intervient le syst\u00e8me d\u2019alerte. Dans notre cas, l\u2019alerte se l\u00e8ve lorsque l\u2019erreur de pr\u00e9diction (MAPE) d\u00e9passe une certaine valeur qu\u2019on nommera Upper Control Limit (UCL) pendant une dur\u00e9e d\u00e9termin\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n<p>Une derni\u00e8re question se pose&nbsp;: comment \u00eatre plus confiant sur la performance du mod\u00e8le&nbsp;? L\u2019A\/B test permet de s\u2019en assurer&nbsp;! Lui aussi n\u00e9cessite une param\u00e9trisation&nbsp;: dur\u00e9e et crit\u00e8re de succ\u00e8s. Il faut donc \u00e9valuer ces diff\u00e9rentes combinaisons \u00e0 travers les m\u00eames m\u00e9triques de performance dans une phase de rodage. Pour en savoir plus sur l\u2019A\/B test vous pouvez \u00e9galement consulter notre <a href=\"https:\/\/www.quantmetry.com\/blog\/cycle-de-vie-des-modeles-ab-testing-comment-assurer-la-performance\/\">article<\/a> sur le sujet.<\/p>\n\n\n\n<p>Finalement, il s\u2019est av\u00e9r\u00e9 que la strat\u00e9gie la plus performante pour maximiser le ROI \u00e9tait de r\u00e9entra\u00eener le mod\u00e8le de fa\u00e7on automatique en r\u00e9alisant des A\/B tests \u00e0 intervalles fixes.<\/p>\n\n\n\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 cette strat\u00e9gie de contr\u00f4le des d\u00e9rives, le mod\u00e8le a pu \u00eatre r\u00e9entra\u00een\u00e9 de fa\u00e7on optimale afin de prendre en compte les perturbations exog\u00e8nes. Celle-ci permet donc d\u2019atteindre un ROI maximum conform\u00e9ment aux attentes m\u00e9tiers.<\/p>\n\n\n\n<p>Le contr\u00f4le des d\u00e9rives, en pratique, agit donc comme un v\u00e9ritable alli\u00e9 dans la maitrise des risques op\u00e9rationnels li\u00e9 \u00e0 l\u2019exploitation des mod\u00e8les d\u2019IA.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-wrapper-people-slider section section--expert-slider wrapper-people-slider undefined\"><div class=\"container\"><div class=\"content-title\"><h2 data-maxlength=\"68\" class=\"people-heading-title\">Auteur<\/h2><\/div><\/div><div class=\"slider slider-boxed\"><div class=\"container\"><div class=\"slider-window\"><div class=\"slider-list\">\t\t<div class=\"slide\">\n\t\t\t<div class=\"box\">\n\t\t\t\t<div class=\"row\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-6 col-lg-4 box-img-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/fr-fr\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/04\/img-3738-scaled-1.jpg\" alt=\"Thomas Cl\u00e9ment\"\/>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-6 col-lg-8 box-inner\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"row title-social-media-header\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 mbl-social-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"social-nav\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li><a aria-label=\"Linkedin\" target=\"_blank\" title=\"Ouvrir dans une nouvelle fen\u00eatre\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/thomas-clement-31000\/\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 box-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"box-title\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3 class=\"people-profile-title\">Thomas Cl\u00e9ment<\/h3>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span>Trusted AI, Data Scientist, Capemini Invent<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-12 col-lg-6 social-box-container dkt-social-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"social-nav\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<li><a aria-label=\"Linkedin\" target=\"_blank\" title=\"Ouvrir dans une nouvelle fen\u00eatre\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/thomas-clement-31000\/\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><\/a><\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"people-info\">Thomas fait partie de la tribu Trusted AI au sein de Capgemini Invent et participe au d\u00e9veloppement d\u2019une plateforme d\u2019audit des IAs.<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div><\/div><\/div><div class=\"slider-nav\"><button class=\"slider-prev inactive\" aria-label=\"Slider-previous\" tabindex=\"-1\"><\/button><ul class=\"slider-paginator\"><\/ul><button class=\"slider-next\" aria-label=\"Slider-next\"><\/button><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019intelligence artificielle de Confiance est un sujet que l\u2019on adresse tous les jours chez Capgemini Invent pour fournir \u00e0 nos clients des algorithmes de qualit\u00e9. 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