MLOps
Accélérez vos cas d’usage et sécurisez vos modèles d’apprentissage en production
“90% des entreprises ayant des projets de Machine Learning (ML) ne parviennent pas à passer du stade du prototype à la production ”
Gartner
ML Ops est un ensemble de pratiques et d'outils visant à automatiser le déploiement, la surveillance et la gestion des modèles d'apprentissage automatique en production. Il combine les principes de DevOps avec des processus spécifiques aux modèles ML. Il s’agit d’un processus continu qui vise à améliorer la qualité et la fiabilité des modèles d’IA.
Largement inspirée de notre culture DevOps, Claranet offre un accompagnement MLOps complet pour faciliter la gestion des projets d'IA. En se concentrant sur la collecte de données, le déploiement, le monitoring et la maintenance, Claranet garantit une amélioration continue de la qualité et de la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique, tout en réduisant les coûts et les risques associés à la mise en production.
Nos équipes travaillent au côté des vôtres pour fournir la compétence, l’outillage et les processus nécessaires aux succès de vos projets de Machine Learning
Accompagnement MLOps
Claranet propose un accompagnement MLOps qui se concentre sur des étapes clés pour simplifier la gestion et la maintenance des projets d'IA dans le cycle de vie des modèles :
Collecte de données
En facilitant la collecte et l'organisation des données provenant de diverses sources, cette étape s'assure qu'elles sont accessibles et utilisées de manière appropriée pour entraîner et tester les modèles d'apprentissage automatique.
Déploiement
L'accompagnement vise à développer des workflows automatisés et efficaces pour déployer les modèles d'IA testés et validés en production, garantissant ainsi leur déploiement de façon sécurisée, fiable et avec un minimum de temps d'arrêt.
Monitoring
Cet aspect de l'accompagnement implique la mise en place d'outils et de stratégies adaptés pour surveiller en continu la performance et la précision des modèles d'IA, ainsi que l'infrastructure sur laquelle ils fonctionnent, garantissant ainsi leur qualité et la détection rapide des problèmes.
Maintenance
Pour améliorer constamment la qualité et la fiabilité des modèles d'IA, cette étape se concentre sur la mise à jour, l'amélioration et l'optimisation régulières des modèles en fonction des nouvelles données et des évolutions des problèmes à résoudre, tout en automatisant les processus de réentraînement et de validation.
L’approche MLOps By Claranet
Les bénéfices
Amélioration de la productivité
Automatisation des processus qui permet aux datas scientists de se concentrer sur la création de modèles plus performant
Traçabilité et reproductibilité
Traçabilité des modèles et des données, pour gérer, comparer et partager les différentes versions des expérimentations.
Reproductibilité des résultats
Monitoring des performances
Surveillance en temps réel des performances des modèles pour identifier les problèmes et d'optimiser les modèles
Meilleure gestion des ressources
Planification, coordination et normalisation des processus pour optimiser l'utilisation des ressources matérielles et logicielles
Cas client
Cerved améliore de 25% la précision de catégorisation de 20000 contenus par jour avec la démarche ML Ops de Claranet
Aller plus loin avec ML Factory...
ML Factory vous propose une plateforme et des services managés qui facilitent le travail des data ingénieurs et data scientist permettant de concevoir vos modèles de Machine Learning afin de passer de l’idée à la production.