MLOps & IA Industrielle

Pour votre entreprise

• Réduction de 70% du temps de mise en production des modèles
• Augmentation de 50% de la durée de vie des modèles en production
• Réduction de 60% des coûts d'exploitation des modèles
• Amélioration continue des performances des modèles
• Conformité renforcée avec la réglementation

Le MLOps est une pratique d'ingénierie qui unifie le développement de modèles de machine learning (ML) et les opérations informatiques pour déployer et maintenir des systèmes de manière fiable et efficace en production.

Composants clés :

• Versioning des données, code et modèles
• Automatisation des pipelines d'entraînement et de déploiement
• Monitoring en temps réel des performances
• Gouvernance et conformité des modèles
• Reproductibilité des expérimentations

« Nous combinons les meilleures pratiques du DevOps avec les spécificités du machine learning pour vous offrir une approche MLOps complète et adaptée à vos besoins. »

Méthodologie en 5 étapes

1. Évaluation de la maturité MLOps
2. Conception de l'architecture technique
3. Implémentation des pipelines automatisés
4. Déploiement et industrialisation
5. Monitoring et amélioration continue

• Plateforme MLOps opérationnelle
• Pipelines d'entraînement et de déploiement automatisés
• Tableaux de bord de monitoring des modèles
• Documentation technique et utilisateur
• Formation des équipes
• Plan de maintenance et d'évolution

• 1 Architecte MLOps (10 jours) : Conception de l'architecture
• 1 Data Scientist (15 jours) : Adaptation des modèles
• 1 Ingénieur DataOps (20 jours) : Implémentation technique
• 1 Chef de projet (5 jours) : Coordination

• Durée totale : 8 à 16 semaines
• Phase d'évaluation : 2 semaines
• Conception : 2-3 semaines
• Implémentation : 4-8 semaines
• Recette et formation : 1-2 semaines

• Nombre de modèles à industrialiser
• Volume et fréquence des données
• Complexité des algorithmes
• Niveau d'automatisation requis
• Exigences de conformité

• Temps de déploiement des modèles
• Précision et dérive des modèles
• Disponibilité du service
• Coût par prédiction
• Temps de détection des dérives