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 :

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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 ré-entraînement et de validation.
L’approche MLOps By Claranet

Les bénéfices
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