Canary Deployment ML
iaDéfinition
Déploiement progressif d'un nouveau modèle ML à une fraction du trafic (ex: 5%) pour détecter les régressions avant un rollout complet en production.
Description
Le Canary Deployment ML déploie progressivement un nouveau modèle à une fraction du trafic réel (typiquement 1-10%) pour détecter les régressions de performance ou comportements inattendus avant un rollout complet. Cette approche réduit le rayon d'impact des défaillances en production.
Fonctionnement
Le routeur de trafic dirige un faible pourcentage de requêtes vers le nouveau modèle (canary) tandis que le reste utilise le modèle stable. Les métriques de performance, latence et qualité sont comparées en temps réel. En cas d'anomalie, le rollback est immédiat sans impact sur la majorité des utilisateurs.
Points clés
- Les métriques de surveillance doivent être définies avant le déploiement canary pour automatiser les décisions de rollback
- Complémentaire au shadow deployment : canary expose réellement les utilisateurs, shadow ne sert pas les réponses
- Les feature flags permettent d'activer/désactiver le canary instantanément sans redéploiement d'infrastructure
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