"Why Most AI Systems Fail in Production (And No One Talks About It)"

Cet article explique pourquoi la plupart des systèmes d'IA échouent en production, opposant des démonstrations parfaites à la réalité des données bruyantes et des environnements imprévisibles. Les échecs sont dus à des changements dans les données et les motifs (dérive), ce qui fait que le modèle ne résout plus le problème pour lequel il a été entraîné.