Définir la maturité et l’évolutivité d’un système d’apprentissage automatiqueQu’est-ce qui est important pour les systèmes d’apprentissage automatique de sécurité ?Qualité des donnéesProblème : biais dans les jeux de donnéesProblème : inexactitude des étiquettesSolutions : qualité des donnéesProblème : données manquantesSolutions : données manquantesQualité du modèleProblème : optimisation des hyperparamètresSolutions : optimisation des hyperparamètresBon à savoir : boucles de rétroaction, test A/B des modèlesBon à savoir : résultats reproductibles et explicablesGénérer des explications avec LIMEPerformancesObjectif : faible latence, haute évolutivitéOptimisation des performancesCalcul distribué et passage à l’échelleUtiliser les services du cloudMaintenabilitéProblème : points de contrôle, gestion des versions et déploiement des modèlesObjectif : dégradation gracieuse (ou élégante)Objectif : facilité de mise au point et de configurationMonitoring et alerteSécurité et fiabilitéBon à savoir : robustesse dans des contextes de conflitBon à savoir : sauvegardes et garanties pour la confidentialité des donnéesRétroaction et facilité d’utilisationConclusion