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title: "Qu'est-ce que le drift en IA ? Définition (dérive de modèle)"
date: 2026-06-25
category: mlops
description: "Définition du drift : la dégradation progressive et silencieuse de la performance d'un modèle d'IA en production, quand les données réelles s'écartent de celles d'entraînement."
canonical: https://o137.ai/blog/drift-modele-definition-ia
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# Qu'est-ce que le drift en IA ? Définition (dérive de modèle)

**Le drift est la dégradation progressive de la performance d'un modèle d'IA en production, lorsque les données réelles évoluent et s'éloignent de celles sur lesquelles il a été entraîné.**

C'est un risque insidieux : le modèle ne plante pas, il devient simplement de moins en moins juste, sans alerte. On parle de *data drift* (les données changent) et de *concept drift* (la relation à prédire change). Le détecter exige un monitoring continu — le cœur du MLOps.

→ Détecter le drift : [observabilité et évaluation des agents IA](/blog/observabilite-evaluation-agents-ia-production).