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Test de non-regression de modele

ia

Définition

Un test de non-regression de modele est une procedure de validation qui verifie qu'une nouvelle version d'un modele d'intelligence artificielle ne degrade pas les performances ou le comportement obtenus par la version precedente sur un jeu de reference fixe. Il s'inspire des tests de non-regression du genie logiciel classique, appliques ici a des artefacts probabilistes plutot qu'a du code deterministe. La suite de tests combine des metriques globales, comme l'exactitude sur un jeu de validation fige, et des cas unitaires cibles couvrant des scenarios critiques, des cas limites deja rencontres en production, et des exemples issus d'incidents passes pour eviter leur reapparition. Pour les grands modeles de langage, on y ajoute des batteries de prompts adversariaux et des controles de securite alignes sur l'OWASP LLM Top 10, afin de detecter une regression en matiere de jailbreak ou de fuite de donnees. Ce test s'integre generalement dans un pipeline CI/CD MLOps, bloquant automatiquement le deploiement si un seuil de tolerance est depasse. Il constitue une preuve documentaire utile pour la conformite AI Act et ISO/IEC 42001, qui exigent une tracabilite des changements de modele. Sans lui, chaque mise a jour expose l'organisation a des regressions silencieuses passant inapercues jusqu'a leur decouverte par les utilisateurs finaux.

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