Google Vertex AI Model Monitoring est un outil cloud conçu pour aider les data scientists et les équipes MLOps à surveiller les performances des modèles de machine learning déployés en production. Intégré à la plateforme Vertex AI, il permet de détecter précocement les dérives de prédiction, les biais dans les données, ainsi que d'autres problèmes susceptibles d'affecter les performances des modèles au fil du temps. Il s’adresse principalement aux entreprises de grande envergure, notamment dans les secteurs de la finance, de la santé et du e-commerce, où la précision des modèles est cruciale.

Parmi ses fonctionnalités clés : détection automatisée des dérives, alertes personnalisables, et tableaux de bord de suivi intégrés. Ses principaux bénéfices sont la réduction de la dégradation des performances, la réactivité face aux incidents et le respect des pratiques d’IA responsable.

Quelles sont les fonctionnalités principales de Google Vertex AI Model Monitoring ?

Détection de dérive des prédictions

Surveille les changements dans la distribution des sorties du modèle par rapport à un jeu de référence

• Identifie automatiquement les variations dans le comportement des prédictions

• Compare les prédictions actuelles à un ensemble de données de référence (entraînement ou évaluation)

• Compatible avec les modèles de classification et de régression

• Permet de détecter une perte de fiabilité du modèle en conditions réelles

Cette fonction est essentielle pour maintenir la pertinence du modèle dans un environnement évolutif.

Détection de biais et de dérive dans les données d'entrée

Analyse les changements dans les données d’entrée envoyées au modèle

• Mesure les écarts entre les distributions des données d'entraînement et celles en production

• Détecte les dérives au fil du temps dans les flux de données en production

• Permet la configuration de seuils personnalisés pour tolérer certaines variations

• Prise en charge des données structurées et des formats tabulaires

Elle aide à diagnostiquer les causes profondes des baisses de performance du modèle.

Configuration de surveillance flexible

Personnalise les modalités de surveillance des modèles et points de terminaison

• Active la surveillance sur des endpoints ou des variables spécifiques

• Permet de définir les seuils d’alerte

• Choix du jeu de données de référence (entraînement, évaluation ou données historiques)

• Utilisation possible de stratégies d’échantillonnage pour optimiser les coûts

Cette souplesse permet une surveillance adaptée aux besoins et aux ressources disponibles.

Journalisation et alertes intégrées

S’appuie sur les outils Google Cloud pour la notification et l’analyse

• Envoie les événements de surveillance vers Cloud Logging

• Intégration possible avec Cloud Monitoring et Pub/Sub pour des alertes en temps réel

• Historique complet pour audit ou traçabilité

• Création de tableaux de bord personnalisés via Vertex AI ou BigQuery

Ces intégrations facilitent la détection rapide et l’analyse des incidents.

Compatible avec les modèles AutoML et personnalisés

Fonctionne avec tous les types de modèles déployés dans Vertex AI

• Prise en charge des modèles AutoML et des modèles entraînés sur mesure

• Aucun besoin de modification ou de réentraînement du modèle

• Surveillance indépendante du processus d’inférence

• Adapté aux workflows développés dans ou en dehors de Vertex AI

Une large compatibilité qui convient à divers cas d’usage industriels ou expérimentaux.

Pourquoi choisir Google Vertex AI Model Monitoring ?

• Surveillance proactive de la qualité des modèles : détecte les dérives avant qu’elles n’aient un impact significatif.

• Évolutivité élevée : adapté aux charges de production à grande échelle.

• Intégration complète dans l’écosystème Google Cloud : facilite l’implémentation via des outils déjà en place.

• Personnalisation avancée : s’adapte aux besoins variés, du prototype à la production.

• Conçu pour une IA responsable : favorise la transparence et la conformité grâce à une traçabilité complète.