Correction d’un pipeline ML non conforme aux exigences réglementaires

Scénario

Contexte : Un modèle utilisé dans un secteur réglementé doit respecter des exigences strictes de transparence. Le Problème : Le pipeline actuel ne conserve pas suffisamment d’informations sur les données d’entraînement et transformations. Extrait logique actuelle : Transformation des données sans journalisation détaillée Contraintes : Documenter transformations. Versionner datasets. Assurer conservation des métadonnées complètes. Garantir explicabilité minimale. Livrable attendu : Proposer une refonte du pipeline MLOps garantissant conformité réglementaire et traçabilité complète.

Compétences ciblées