Aporia est une plateforme commerciale dédiée à la surveillance et à l’observabilité des modèles d’intelligence artificielle en production. Elle s’adresse aux équipes data, ingénieurs ML et responsables MLOps qui doivent suivre les performances des modèles, détecter les dérives, surveiller les biais et comprendre le comportement des modèles déployés.

Contrairement aux outils classiques de journalisation, Aporia propose une supervision continue des entrées, sorties et décisions des modèles, avec tableaux de bord personnalisables, alertes automatiques et outils d’analyse des causes racines. Elle est compatible avec tous les frameworks et environnements (cloud, local ou hybride).

Avantages principaux :

• Détection en temps réel des dérives, erreurs et biais

• Transparence sur les décisions des modèles boîte noire

• Outils d’investigation pour analyser et corriger les incidents

Quelles sont les fonctionnalités principales d’Aporia ?

Surveillance des performances en production

Aporia permet de suivre si le modèle fonctionne comme prévu dans des conditions réelles :

• Suivi des prédictions, scores de confiance, distributions des sorties

• Supporte modèles de classification et régression

• Analyses par segments (ex. : type d’utilisateur, région, période)

• Alertes sur seuils personnalisés

Détection de dérive de données et de concept

Identifie les écarts entre données de production et données d’entraînement :

• Suivi des évolutions de distribution des variables

• Détection de drift de concept via les changements dans les prédictions

• Visualisation des features responsables de la dérive

• Aide à décider quand réentraîner un modèle

Analyse de biais et d’équité

Aporia propose des outils pour détecter des traitements inéquitables :

• Suivi des disparités de traitement et d’impact

• Analyse par attributs sensibles (âge, genre, origine…)

• Explication visuelle des indicateurs d’équité

• Utile pour les obligations réglementaires ou éthiques

Tableaux de bord et alertes personnalisables

Outil collaboratif pour adapter la surveillance aux besoins métier :

• Création de dashboards avec métriques glisser-déposer

• Alertes via Slack, e-mail ou intégrations personnalisées

• Partage de vues entre équipes pour enquêtes rapides

• Intégration avec des outils de CI/CD et monitoring existants

Analyse des causes et détection d’anomalies

Aporia ne se limite pas à détecter les problèmes : elle aide à les comprendre :

• Filtres et zooms sur les prédictions anormales

• Corrélation entre anomalies de données et baisses de performance

• Identification des features instables ou sensibles

• Utile pour les post-mortems et la planification du retraining

Pourquoi choisir Aporia ?

• Optimisée pour la production : conçue pour les modèles en usage réel et à grande échelle

• Agnostique au modèle et à l’infrastructure : fonctionne avec tout stack ML

• Surveillance exploitable : détection, alerte et diagnostic réunis dans une seule solution

• Adaptée aux exigences métier : supporte audits, conformité et protection des données

• Visualisation rapide des problèmes : permet une réaction proactive face aux dérives