{"id":2021,"date":"2019-08-26T12:56:18","date_gmt":"2019-08-26T17:56:18","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2021"},"modified":"2024-05-20T07:38:40","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:40","slug":"modeles-de-production-en-temps-reel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/fr\/real-time-production-models\/","title":{"rendered":"Mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el - En quoi diff\u00e8rent-ils des tests de r\u00e9f\u00e9rence ?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table des mati\u00e8res\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/real-time-production-models\/#Real-time_production_models_%E2%80%93_How_do_they_differ_from_benchmark_tests\" >Mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el - En quoi diff\u00e8rent-ils des tests de r\u00e9f\u00e9rence ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/real-time-production-models\/#What_are_Real-Time_Production_Models_and_Benchmark_Tests\" >Que sont les mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el et les tests de r\u00e9f\u00e9rence ?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/real-time-production-models\/#1_Data_Needs_%E2%80%93_What_Data_Is_Required_for_Real-Time_Production_Models\" >1. Besoins en donn\u00e9es - Quelles sont les donn\u00e9es requises pour les mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/real-time-production-models\/#2_Data_Tuning_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Collected_for_Production_Models\" >2. Data Tuning - Comment les donn\u00e9es de formation sont-elles collect\u00e9es pour les mod\u00e8les de production ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/real-time-production-models\/#3_Data_Imbalance_%E2%80%93_How_Can_the_Right_Training_Data_be_Selected_for_Real-Time_Production_Models\" >3. D\u00e9s\u00e9quilibre des donn\u00e9es - Comment s\u00e9lectionner les bonnes donn\u00e9es de formation pour les mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/real-time-production-models\/#4_New_Vocabularies_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Applied_Across_Different_Production_Models\" >4. Nouveaux vocabulaires - Comment les donn\u00e9es de formation sont-elles appliqu\u00e9es dans les diff\u00e9rents mod\u00e8les de production ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/real-time-production-models\/#5_Time_Latency_%E2%80%93_How_Long_Do_Production_Models_Take_to_Run\" >5. Temps de latence - Combien de temps faut-il aux mod\u00e8les de production pour fonctionner ?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Real-time_production_models_%E2%80%93_How_do_they_differ_from_benchmark_tests\"><\/span>Mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el - En quoi diff\u00e8rent-ils des tests de r\u00e9f\u00e9rence ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>        <h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_are_Real-Time_Production_Models_and_Benchmark_Tests\"><\/span>Que sont les mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el et les tests de r\u00e9f\u00e9rence ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>      \n    Les mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el sont des mod\u00e8les qui permettent aux utilisateurs de prendre des donn\u00e9es collect\u00e9es pendant la production et d'analyser \u00e0 la fois les capacit\u00e9s de production actuelles et de pr\u00e9dire les r\u00e9sultats de production futurs. Il s'agit de mod\u00e8les destin\u00e9s \u00e0 optimiser la production et \u00e0 \u00e9valuer les performances \"avant la sortie\", ce qui signifie qu'il s'agit d'outils de pr\u00e9diction des performances. Si les mod\u00e8les de production prennent de nombreuses formes, une m\u00e9thode de mod\u00e9lisation de la production qui gagne en popularit\u00e9 est celle des algorithmes d'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage automatique cr\u00e9ent des mod\u00e8les de production en apprenant \u00e0 partir de donn\u00e9es ant\u00e9rieures, puis en faisant des \u00e9valuations et des pr\u00e9dictions sur l'\u00e9tat actuel de la production \u00e0 la lumi\u00e8re des le\u00e7ons tir\u00e9es des donn\u00e9es ant\u00e9rieures.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Dans le cadre de cet article, un exemple de mod\u00e8le de production sera explor\u00e9 : l'apprentissage automatique pour l'analyse de texte. Ce type de mod\u00e8le de production d'apprentissage automatique se pr\u00e9sente sous la forme de :<\/p>\n<ul>\n<li>Le processus de production : analyse de donn\u00e9es textuelles, c'est-\u00e0-dire d'un article.<\/li>\n<li>Le produit de la production : un r\u00e9sum\u00e9 concis des \u00e9l\u00e9ments les plus importants de la production.<br \/>des faits importants de l'article.<\/li>\n<li>Le mod\u00e8le de production : l'algorithme d'apprentissage automatique appliqu\u00e9 au mod\u00e8le de production.<br \/>article.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ce mod\u00e8le de production apprend les informations pertinentes des articles pr\u00e9c\u00e9dents, puis les applique pour r\u00e9sumer les nouveaux articles. Contrairement aux mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el, les tests de r\u00e9f\u00e9rence sont utilis\u00e9s pour \u00e9valuer r\u00e9troactivement le r\u00e9sultat final de la production. Des donn\u00e9es sont collect\u00e9es, \u00e0 la fois sur le processus de production et sur le produit final, et un ensemble standard de tests est r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 partir de ces donn\u00e9es pour d\u00e9terminer la qualit\u00e9 et la performance du produit. Les tests de r\u00e9f\u00e9rence sont bas\u00e9s sur la concurrence, l'objectif \u00e9tant de \"battre\" des produits similaires d'autres entreprises ou de d\u00e9passer des crit\u00e8res de performance ant\u00e9rieurs, et ils mesurent la performance \"apr\u00e8s la sortie\".<\/p>\n<p>Les tests d'\u00e9valuation des performances impliquent :<\/p>\n<ul>\n<li>Collecte de donn\u00e9es \u00e0 des moments pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9s tout au long de la production.<\/li>\n<li>Collecte de donn\u00e9es reproductibles - les m\u00eames donn\u00e9es sont collect\u00e9es pour chaque production et chaque produit.<\/li>\n<li>R\u00e9alisation d'un ensemble de tests pr\u00e9d\u00e9finis et standardis\u00e9s sur les donn\u00e9es.<\/li>\n<li>Noter le produit final et le comparer \u00e0 d'autres produits.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La principale diff\u00e9rence entre les tests de r\u00e9f\u00e9rence et les mod\u00e8les de production r\u00e9side dans la diff\u00e9rence entre la question \"quelle a \u00e9t\u00e9 la performance de mon produit par rapport \u00e0 d'autres produits\" et la question \"comment puis-je optimiser ma production actuelle pour produire le meilleur produit possible\".        <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Data_Needs_%E2%80%93_What_Data_Is_Required_for_Real-Time_Production_Models\"><\/span>1. Besoins en donn\u00e9es - Quelles sont les donn\u00e9es requises pour les mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Un mod\u00e8le de production bien d\u00e9velopp\u00e9 et bien entra\u00een\u00e9 offre une multitude d'avantages ; cependant, ces mod\u00e8les peuvent tout aussi bien \u00eatre pr\u00e9judiciables. Un mod\u00e8le mal d\u00e9velopp\u00e9 peut produire des r\u00e9sultats trompeurs, biais\u00e9s, voire absurdes. Le facteur d\u00e9terminant de la qualit\u00e9 du mod\u00e8le de production est la qualit\u00e9 des donn\u00e9es utilis\u00e9es pour l'entra\u00eener. Lors de la production d'un algorithme d'apprentissage automatique, la question principale est toujours de savoir de quelles donn\u00e9es et de combien de donn\u00e9es le mod\u00e8le a besoin pour s'entra\u00eener de mani\u00e8re ad\u00e9quate.<br \/><br \/><\/code><\/pre>\n<p>Les besoins en donn\u00e9es pour l'analyse de texte peuvent \u00eatre r\u00e9partis comme suit :<\/p>\n<ul>\n<li>Quels sont les articles n\u00e9cessaires \u00e0 la formation en fonction de l'application, par exemple des articles scientifiques, des journaux ou des blogs ?<\/li>\n<li>Quel est le contexte n\u00e9cessaire pour le texte, c'est-\u00e0-dire quels sont les mots, les combinaisons de mots et les d\u00e9finitions de mots les plus pertinents dans l'article ?<\/li>\n<li>Combien d'articles l'algorithme doit-il utiliser pour s'entra\u00eener ?<\/li>\n<\/ul>\n<p>En g\u00e9n\u00e9ral, il est pr\u00e9f\u00e9rable de disposer d'un plus grand nombre de donn\u00e9es de formation, et ces donn\u00e9es doivent \u00eatre aussi contextuelles que possible. En outre, les donn\u00e9es de formation doivent correspondre au cas d'utilisation actuel. Par exemple, si le texte \u00e0 analyser est un billet de blog scientifique, les donn\u00e9es de formation pour le mod\u00e8le de production doivent inclure \u00e0 la fois des articles scientifiques et des billets de blog connexes. Plus la distribution des donn\u00e9es de formation est proche du sujet du texte analys\u00e9, meilleures seront les informations r\u00e9sum\u00e9es.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Data_Tuning_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Collected_for_Production_Models\"><\/span>2. Data Tuning - Comment les donn\u00e9es de formation sont-elles collect\u00e9es pour les mod\u00e8les de production ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    Le r\u00e9glage des donn\u00e9es concerne la mani\u00e8re dont les donn\u00e9es sont introduites dans le test de r\u00e9f\u00e9rence et le type de donn\u00e9es qu'elles contiennent.<\/code><\/pre>\n<p>le mod\u00e8le de production. Pour les tests d'\u00e9valuation des performances, c'est tr\u00e8s simple : il s'agit de d\u00e9terminer les donn\u00e9es \u00e0 collecter pendant la production et la fr\u00e9quence de ces collectes. Les besoins en donn\u00e9es du test de r\u00e9f\u00e9rence d\u00e9coulent de la pr\u00e9cision relative des tests de r\u00e9f\u00e9rence pr\u00e9c\u00e9dents.<\/br><\/br><br \/>\nIl en va tout autrement de la mod\u00e9lisation de la production, o\u00f9 les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilis\u00e9s pour pr\u00e9dire les r\u00e9sultats au cours de la production. Dans ce cas, l'optimisation des donn\u00e9es consiste \u00e0 trouver les bonnes donn\u00e9es \u00e0 collecter pour former le mod\u00e8le de production. Pour les<br \/>\nl'analyse de texte, c'est-\u00e0-dire<\/p>\n<ul>\n<li>S\u00e9lectionner un ensemble suffisamment large d'articles pertinents.<\/li>\n<li>Fournir un lexique, ou contexte, pour les articles - les mots, groupes de mots et d\u00e9finitions de mots qui transmettent les informations les plus pertinentes.<\/li>\n<li>Apprendre \u00e0 partir des articles - it\u00e9rer sur l'ensemble des donn\u00e9es pour d\u00e9couvrir quel sous-ensemble du lexique capture le meilleur r\u00e9sum\u00e9 de l'information.<\/li>\n<li>Application de ce lexique aux nouveaux articles : ex\u00e9cution du mod\u00e8le de production.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Data_Imbalance_%E2%80%93_How_Can_the_Right_Training_Data_be_Selected_for_Real-Time_Production_Models\"><\/span>3. D\u00e9s\u00e9quilibre des donn\u00e9es - Comment s\u00e9lectionner les bonnes donn\u00e9es de formation pour les mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>L'ajustement de l'ensemble des donn\u00e9es de formation pour les mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el n'est pas une t\u00e2che triviale. Toutes les donn\u00e9es collect\u00e9es pour la formation ne seront pas utiles, et une s\u00e9lection descendante est souvent n\u00e9cessaire. Les donn\u00e9es doivent \u00eatre pertinentes par rapport au texte \u00e0 r\u00e9sumer, mais pas trop sp\u00e9cifiques pour ne trouver qu'un sous-ensemble limit\u00e9 d'informations pertinentes, ni trop vagues pour ne pas trouver trop d'informations. En outre, il y aura toujours un d\u00e9s\u00e9quilibre dans les donn\u00e9es de formation. Il est peu probable de trouver un ensemble de donn\u00e9es de formation suffisamment important pour un cas d'utilisation sp\u00e9cifique. Les donn\u00e9es de formation doivent donc \u00eatre \u00e9quilibr\u00e9es entre les diff\u00e9rents sujets afin de correspondre au mieux \u00e0 la distribution du sujet \u00e9tudi\u00e9.<\/code><\/pre>\n<p>Plusieurs \u00e9cueils peuvent \u00eatre rencontr\u00e9s lors de la s\u00e9lection des donn\u00e9es d'entra\u00eenement, notamment :<\/p>\n<ul>\n<li>Le choix d'un ensemble trop large d'articles d'entr\u00e9e, conduisant \u00e0 des r\u00e9sum\u00e9s trop longs ou trop vagues.<\/li>\n<li>Le choix d'un ensemble trop restreint d'articles d'entr\u00e9e, conduisant \u00e0 des r\u00e9sum\u00e9s qui manquent d'informations cl\u00e9s.<\/li>\n<li>Le choix d'articles de mauvaise qualit\u00e9, c'est-\u00e0-dire de sources bas\u00e9es sur l'opinion, conduisant \u00e0 des r\u00e9sum\u00e9s biais\u00e9s.<\/li>\n<li>Choix du mauvais lexique \u00e0 appliquer aux articles d'entr\u00e9e, conduisant \u00e0 des r\u00e9sum\u00e9s absurdes.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Trouver le bon ensemble de donn\u00e9es de formation n'est pas une t\u00e2che triviale et n\u00e9cessitera des compromis en termes de quantit\u00e9 de donn\u00e9es de formation, de pertinence des donn\u00e9es de formation et de contexte optimal.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_New_Vocabularies_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Applied_Across_Different_Production_Models\"><\/span>4. Nouveaux vocabulaires - Comment les donn\u00e9es de formation sont-elles appliqu\u00e9es dans les diff\u00e9rents mod\u00e8les de production ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Trouver le bon ensemble de formation et l'adapter au cas d'utilisation donn\u00e9 peut s'av\u00e9rer une t\u00e2che co\u00fbteuse et chronophage. Le co\u00fbt associ\u00e9 \u00e0 l'\u00e9laboration d'ensembles de formation fait na\u00eetre le d\u00e9sir d'\u00e9tendre les donn\u00e9es de formation \u00e0 d'autres applications. Id\u00e9alement, un mod\u00e8le de production form\u00e9 sur un ensemble d'articles pourrait \u00eatre \u00e9tendu \u00e0 d'autres applications. L'objectif est de collecter, d'organiser et de contextualiser les donn\u00e9es de formation de mani\u00e8re \u00e0 ce qu'elles puissent s'appliquer \u00e0 de multiples cas d'utilisation du mod\u00e8le de production.<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p>Cependant, le nouveau mod\u00e8le de production ne peut pas comprendre le contexte de l'ancien mod\u00e8le de production. Chaque nouveau mot du lexique sur lequel l'ancien mod\u00e8le n'a pas \u00e9t\u00e9 form\u00e9 entra\u00eene une perte de pr\u00e9cision. Par cons\u00e9quent, les mod\u00e8les de production d'analyse de texte doivent \u00eatre r\u00e9ajust\u00e9s, c'est-\u00e0-dire qu'il faut leur donner un nouveau vocabulaire sur lequel s'entra\u00eener. Cela ne signifie pas pour autant que les anciens mod\u00e8les de production sont totalement inapplicables aux nouveaux domaines. Il existe plusieurs strat\u00e9gies pour att\u00e9nuer la perte de pr\u00e9cision dans les diff\u00e9rents cas d'utilisation :<\/p>\n<ul>\n<li>D\u00e9composition du lexique des donn\u00e9es d'apprentissage en sous-groupes, tels que des combinaisons de lettres sp\u00e9cifiques ou des mots \u00e0 haute fr\u00e9quence.<\/li>\n<li>Co-entra\u00eenement : cr\u00e9ation de l'ensemble de donn\u00e9es d'entra\u00eenement avec deux contextes diff\u00e9rents pour chaque article.<\/li>\n<li>Minimisation de la perte r\u00e9duite : d\u00e9termination du sous-ensemble d'articles \u00e0 former pour le nouveau mod\u00e8le en estimant les articles qui r\u00e9duisent la perte globale de pr\u00e9cision.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Time_Latency_%E2%80%93_How_Long_Do_Production_Models_Take_to_Run\"><\/span>5. Temps de latence - Combien de temps faut-il aux mod\u00e8les de production pour fonctionner ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Bien que les mod\u00e8les de production en temps r\u00e9el portent souvent le nom de \"temps r\u00e9el\", parce qu'ils exploitent les donn\u00e9es de production les plus r\u00e9centes disponibles, ils peuvent en fait fonctionner \u00e0 de nombreuses \u00e9chelles de temps. Par exemple, un mod\u00e8le de production peut \u00eatre con\u00e7u pour analyser les tendances de l'information et avoir besoin de plusieurs jours de donn\u00e9es d'entra\u00eenement. Mais, une fois ex\u00e9cut\u00e9, ce mod\u00e8le de production peut fonctionner en quelques minutes pour analyser de nouvelles donn\u00e9es.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Le temps de latence pour l'analyse de texte d\u00e9pend des attentes \u00e0 l'\u00e9gard du mod\u00e8le :<\/p>\n<ul>\n<li>Combien de temps faut-il pour entra\u00eener le mod\u00e8le de production \/ combien de donn\u00e9es d'entra\u00eenement faut-il collecter ?<\/li>\n<li>\u00c0 quelle fr\u00e9quence le mod\u00e8le doit-il pr\u00e9voir les performances - toutes les heures, tous les jours, toutes les semaines, etc.<\/li>\n<li>Quelle quantit\u00e9 de donn\u00e9es sera mod\u00e9lis\u00e9e, un court blog, un article de journal, un chapitre de livre, etc.<\/li>\n<li>Quel est le degr\u00e9 d'interaction humaine n\u00e9cessaire - \u00e0 quelle fr\u00e9quence les r\u00e9sultats du mod\u00e8le sont-ils v\u00e9rifi\u00e9s quant \u00e0 leur exactitude et interpr\u00e9t\u00e9s par un op\u00e9rateur humain ?<\/li>\n<\/ul>\n<p>La mod\u00e9lisation de la production fournit des mesures proactives, ou pr\u00e9dictives, de la performance. Ils \u00e9valuent les performances \"en amont de la courbe\" afin de d\u00e9terminer comment cr\u00e9er un meilleur produit final. Dans le cas de l'analyse de texte, les mod\u00e8les de production pr\u00e9disent quelles informations contenues dans un article de texte sont les plus pertinentes pour une application donn\u00e9e. Une fois que les mod\u00e8les de production ont \u00e9t\u00e9 ex\u00e9cut\u00e9s et qu'un produit a \u00e9t\u00e9 fabriqu\u00e9, des tests de r\u00e9f\u00e9rence peuvent \u00eatre effectu\u00e9s pour \u00e9valuer la valeur du produit final. Les mod\u00e8les de production offrent plusieurs avantages cl\u00e9s, tels que<\/p>\n<ul>\n<li>R\u00e9duction des co\u00fbts de production gr\u00e2ce \u00e0 l'optimisation des m\u00e9thodes de production.<\/li>\n<li>R\u00e9duction des biais dans les r\u00e9sultats car l'interaction de l'op\u00e9rateur humain avec les donn\u00e9es est r\u00e9duite.<\/li>\n<li>Am\u00e9lioration de la pr\u00e9cision au fil du temps gr\u00e2ce \u00e0 l'accumulation de donn\u00e9es de formation au cours de la production.<\/li>\n<li>Une plus grande souplesse, car les changements de production peuvent \u00eatre effectu\u00e9s en temps r\u00e9el.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Au fur et \u00e0 mesure que les algorithmes d'apprentissage automatique s'affinent, la mod\u00e9lisation de la production deviendra non seulement un outil b\u00e9n\u00e9fique, mais aussi un outil vital pour la production. Par cons\u00e9quent, l'adoption pr\u00e9coce de la mod\u00e9lisation de la production est peu risqu\u00e9e et potentiellement tr\u00e8s payante, et les mod\u00e8les de production joueront un r\u00f4le essentiel dans l'\u00e9volution des m\u00e9thodes de production \u00e0 l'avenir.<\/p>\n<p><a style=\"color: #999999; text-decoration: underline;\" href=\"http:\/\/skimai.com\/fr\/\">En savoir plus sur Skim AI.<\/a><\/p>\n<pre><code>    <p style=\"text-align: center;\">Syst\u00e8me de gestion de la recherche bas\u00e9 sur l'IA pour l'intelligence du march\u00e9.<\/p>       \n        <a href=\"https:\/\/calendly.com\/gregg-skimai\/15min\/\">\n                    Consultation gratuite\n                <\/a><\/code><\/pre>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Real-time production models &#8211; How do they differ from benchmark tests? What are Real-Time Production Models and Benchmark Tests? Real-time production models are models that enable users to take data collected during production and analyze both current production capabilities and predict future production outputs. 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