Monitoring de modèle en production
Surveiller un modèle en production
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Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Mon modèle de [contexte] est en production depuis [durée]. Conçois un système de monitoring complet couvrant : suivi de la performance (métriques business et ML), détection du data drift sur les features [liste_features], alertes automatiques, et tableau de bord de surveillance. Propose les outils et l'architecture.
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Cas d'usage
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- LéaIA
Astuce : précisez la fenêtre de référence pour le data drift (ex. 30 jours glissants vs données d’entraînement) et définissez des seuils d’alerte par métrique, sinon le tableau de bord noie sous les faux positifs. Ajoutez aussi le suivi de la latence d’inférence et du taux d’erreur API, souvent critiques en production.
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