RES NET en production : stratégies de déploiement et de monitoring

Un modèle de deep learning qui brille en laboratoire peut se heurter à un mur dès qu’il affronte la réalité de la production. Les chiffres rassurants obtenus en phase de validation s’effritent parfois, et le pipeline CI/CD, mal ajusté, devient alors la source de régressions aussi sournoises qu’inattendues. Résultat : des performances qui flanchent là où tout devait rouler, des …

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