Suivi d'experiences de machine learning

Définition

Le suivi d'experiences de machine learning (experiment tracking) est la discipline et l'outillage qui permettent d'enregistrer, de comparer et de retrouver l'ensemble des parametres et resultats associes a chaque cycle d'entrainement d'un modele d'intelligence artificielle. Chaque experience trackee capture typiquement les hyperparametres, la version exacte du jeu de donnees d'entrainement, le hash du code source utilise, les courbes de perte et de metriques au fil des epoques, et les artefacts finaux comme les poids du modele. Des plateformes dediees comme MLflow, Weights and Biases, Neptune.ai ou DVC offrent une interface centralisee pour visualiser des centaines d'executions simultanement, filtrer par plage de metrique, et relancer une experience passee dans des conditions identiques. Ce suivi est le prealable indispensable a une experimentation rigoureuse : sans lui, l'optimisation d'hyperparametres devient un processus non reproductible et non auditable, ou les equipes perdent la trace des configurations testees et des raisons d'un choix final. Il s'articule generalement avec un registre de modeles, qui archive uniquement les versions validees, et avec un orchestrateur de pipeline pour les flux d'entrainement automatises. Dans un cadre de gouvernance IA aligne sur ISO/IEC 42001 ou l'AI Act, ce suivi constitue une piece de preuve documentaire essentielle pour justifier la methodologie de developpement d'un modele deploye.