La dérive des données est un changement dans la distribution des données reçues en production par rapport à celles de l'entraînement. Elle peut dégrader les performances d'un modèle sans qu'aucune erreur ne soit levée. On la détecte en comparant des distributions, par exemple avec des tests statistiques ou le PSI.
Exemple
Après un changement de politique tarifaire, le panier moyen des clients passe de 40 à 65 euros : la variable panier a dérivé.