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2 articles sur Observability.
Tout le monde teste si l'API du LLM répond. Personne ne teste si le modèle est encore intelligent. Et le jour où Claude perd 20 % de qualité après une mise à jour, vous le découvrez dans votre prod, pas dans vos métriques. Voici la solution que j'ai codée dans aiSelector — 30 lignes de C# qui changent la donne.
Un modèle de forecasting ne crash pas quand il devient mauvais. Il continue à répondre. Les chiffres ont l'air normaux. Et un mois plus tard, ton client a 40 % de stock en trop. Voici comment SaleCast détecte la dérive — en temps réel, sans humain dans la boucle, avec deux algorithmes des années 50 et 2000.