Référentiel centralisé qui versionne et gère le cycle de vie complet des modèles ML : de l'expérimentation (staging) au déploiement (production) jusqu'à l'archivage. Chaque version de modèle est accompagnée de ses métriques d'évaluation, des hyperparamètres, du dataset d'entraînement et du code utilisé, garantissant une traçabilité et une reproductibilité totales. La transition entre staging et production est un processus formel, avec approbation, ce qui réduit les déploiements accidentels. En cas de régression en production, le rollback vers une version précédente est immédiat et documenté.