Un modèle de recommandation a initialement augmenté les achats des clients, mais son impact a diminué au fil du temps, alors que le modèle déployé n'a pas changé. Que devriez-vous faire pour améliorer les performances ?

La bonne approche est de réentraîner périodiquement le modèle avec les données originales et les nouvelles données. Les modèles de recommandation sont sensibles à la dérive des données (data drift) et à l'évolution du comportement des clients ou de l'inventaire. Un réentraînement régulier permet au modèle de s'adapter aux nouvelles tendances et de maintenir son efficacité. Reconstruire le modèle à partir de zéro est excessif et ignore la valeur des données historiques. Ajuster uniquement les hyperparamètres ne suffit pas si les relations sous-jacentes dans les données ont changé. Réentraîner avec les données originales seulement, même avec régularisation, ne permettra pas au modèle d'apprendre des nouvelles dynamiques du marché.