Validateur de modèle ML

Le Validateur de modèle ML analyse les prédictions du modèle par rapport à la vérité terrain afin d’évaluer la fiabilité et l’équité. Il calcule les métriques de performance clés (exactitude, précision, rappel, F1, ROC-AUC), détecte les dérives des données avec des tests PSI et KS et évalue la qualité de calibration. Des seuils configurables par métrique et par scénario permettent une personnalisation fine; les résultats peuvent être résumés par tranches de données telles que la période temporelle ou un sous-ensemble de caractéristiques. L’outil prend en charge les entrées par lots et en flux et peut valider plusieurs déploiements et fenêtres temporelles. Il produit des signaux de dérive, des erreurs de calibration et des scores d’équité pour aider la gouvernance à identifier les risques avant le déploiement. Les valeurs manquantes sont gérées proprement; des définitions de métriques personnalisées sont possibles; les artefacts sont adaptés aux tableaux de bord et aux contrôles automatisés. La reproductibilité est renforcée grâce à des entrées versionnées et à la traçabilité des données. Cas d’usage: validation en pré-déploiement, surveillance post-déploiement et audits de conformité nécessitant une évaluation quantitative cohérente. La valeur unique réside dans les combinaisons d’analyses de dérive et de biais, ainsi que dans les signaux d’explicabilité facilitant l’analyse des causes et la remediation. Fonctions centrales: calcul des métriques, détection de dérive, évaluation de calibration, analyse d’équité et génération de rapports, avec des hooks d’intégration pour CI/CD et les plateformes de données. Conceptuellement, chaque évaluation est un enregistrement reproductible et versionné: entrées, horodatages, identifiants de modèle et tranches de données pour assurer la traçabilité.