Déployer des modèles de ML en production en toute sécurité : quatre stratégies contrôlées (A/B, Canary, Interleaved, Shadow Testing)

Le déploiement de modèles ML en production nécessite des stratégies contrôlées pour éviter les risques liés aux écarts entre environnements de test et de production. Quatre approches majeures existent : l'A/B testing (partage du trafic entre deux modèles), le Canary testing (déploiement progressif à un sous-ensemble d'utilisateurs), l'Interleaved testing (mélange des résultats des deux modèles dans une même réponse) et le Shadow testing (exécution du nouveau modèle en parallèle sans impact utilisateur). Ces méthodes permettent d'évaluer les performances réelles d'un nouveau modèle tout en limitant l'impact potentiel sur l'expérience utilisateur.