MLOps
Expert
Correction d’un pipeline ML non conforme aux exigences réglementaires

Type d'évaluation

Mise en situation réelle

Analyse

Intelligence Artificielle

Compétences ciblées

compliance
data-versioning
governance
bugfix
regulation

Scénario Technique

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.

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