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Deploiement canari de modele

ia

Définition

Le deploiement canari de modele est une strategie de mise en production qui expose une nouvelle version d'un modele d'intelligence artificielle a une fraction restreinte du trafic reel, generalement entre un et dix pour cent, avant sa generalisation. Le nom fait reference au canari des mines de charbon, utilise comme indicateur precoce de danger. Pendant cette phase, les performances du modele canari sont comparees en continu a celles de la version stable sur des metriques metier et techniques : taux d'erreur, latence, satisfaction utilisateur, indicateurs de biais. Si les resultats restent dans les tolerances definies, le trafic bascule progressivement vers cent pour cent ; en cas d'anomalie, le retour arriere est immediat et limite l'impact a la fraction d'utilisateurs exposee. Cette approche reduit fortement le risque par rapport a un deploiement direct en masse, particulierement critique pour les systemes IA a haut risque au sens de l'AI Act, ou une defaillance non detectee peut affecter des decisions individuelles sensibles. Le deploiement canari necessite une infrastructure de routage du trafic capable de segmenter les utilisateurs et une observabilite fine pour detecter rapidement les ecarts. Il se distingue du deploiement bleu-vert, qui bascule l'integralite du trafic d'un coup entre deux environnements complets.

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