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ML Ops

Accélérez vos cas d’usage Machine Learning 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

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 :

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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.

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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.

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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.

SAP Services

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

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Les bénéfices

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Amélioration de la productivité ​

Automatisation des processus qui permet aux datas scientists de se concentrer sur la création de modèles plus performants.

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Traçabilité et reproductibilité ​

  • Traçabilité des modèles et des données, pour gérer, comparer et partager les différentes versions des expérimentations.
  • Reproductibilité des résultats.
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Monitoring des performances

Surveillance en temps réel des performances des modèles, pour identifier les problèmes et optimiser les modèles​.

agility

Meilleure gestion des ressources ​

Planification, coordination et normalisation des processus pour optimiser l'utilisation des ressources matérielles et logicielles​.

Ils nous font confiance

Ban-Cerved

Cerved améliore de 25% la précision de catégorisation de 20000 contenus par jour avec la démarche ML Ops de Claranet.

Découvrez le cas complet

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Aller plus loin avec ML Factory

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