Dégradation progressive des performances d'un système d'IA au fil du temps, sans que son code ait changé. Les causes typiques : le monde évolue (nouveaux produits, nouveau vocabulaire, nouveaux comportements clients) alors que le modèle reste figé, ou le fournisseur met à jour le modèle sous-jacent et son comportement change subtilement.
Découvrez que votre outil de tri d'e-mails, fiable pendant six mois, classe mal les demandes liées à une nouvelle offre : elle n'existait pas quand le système a été mis en place.
Un système d'IA n'est jamais « terminé ». Sans suivi régulier de ses performances, la qualité se dégrade en silence et vous vous en apercevez via les plaintes clients.
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