La dérive d'évaluation
Maintenir vos AI Agents performants après le troisième mois — instrumentation, cadence et les métriques qui comptent vraiment
Par
Tenten AI Research
ML Engineering
Publié le
20 février 2026
Temps de lecture
15 min
Résumé
Les systèmes d'IA se dégradent en production. Ce n'est pas un défaut des modèles — c'est la conséquence attendue du déploiement de systèmes de machine learning dans des environnements qui changent. Le comportement des utilisateurs change. Les données en amont changent. Les besoins métier changent. La distribution des requêtes en production s'éloigne peu à peu de celle face à laquelle le système avait été évalué.
L'échec n'est pas la dérive. L'échec, c'est de ne pas détecter la dérive avant que vos utilisateurs ne la détectent à votre place.
La plupart des équipes IA en entreprise investissent massivement dans l'évaluation pré-déploiement et négligent la surveillance continue en production. Ce livre blanc défend l'allocation inverse : une évaluation pré-déploiement légère couplée à une pratique de surveillance continue rigoureuse vaut mieux qu'une évaluation pré-déploiement exhaustive sans aucune surveillance par la suite.
Ce livre blanc décrit l'infrastructure d'évaluation que Tenten AI met en place pour les systèmes d'IA en production, les métriques qui détectent de façon fiable la dégradation avant qu'elle ne devienne visible pour l'utilisateur, et la cadence opérationnelle permettant de maintenir la couverture d'évaluation à mesure que l'environnement de production évolue.
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