IA détection dérive modèles ML

Contexte

Banque de financement (3 000 employés). 25 modèles ML en production (scoring crédit, pricing, fraude, AML). Aucun monitoring de la performance des modèles post-déploiement. Dérives détectées uniquement lors des revues annuelles - 4 modèles dégradés de >15% découverts tardivement.

Problème & Défi

25 modèles ML en production sans monitoring continu. dérives non détectées 4 modèles dégradés de >15% découverts uniquement lors de la revue annuelle, impact business significatif Aucune alerting automatique. l'équipe MLOps découvre les problèmes a posteriori Conformité BCE SR 11/13 non respectée – modèles non monitorés = risque réglementaire Coût de la dérive : modèle de scoring crédit dégradé → 2M€ de pertes additionnelles avant détection Revue annuelle coûte 3 mois/homme par modèle : non scalable avec la croissance du portefeuille ML

Solution & Livrables

Plateforme de monitoring ML en servicee (MLflow + Evidently AI) – surveillance continue des 25 modèles Détection automatique des dérives (data drift, concept drift, performance drift) en temps réel Alerting intelligent : notification immédiate quand un modèle dérive de >5%. vs découverte annuelle Dashboard MLOps centralisé - santé de chaque modèle visible en temps réel par l'équipe et le régulateur Conformité BCE SR 11/13 atteinte – monitoring continu documenté et auditable Coût des dérives non détectées éliminé. réentraînement automatique déclenché en <48h Opéré dans la durée avec SLA contractuels.

Technologies