vortex-ia

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

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 :

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.

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.

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.

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

fr-lp-approche_mlops_claranet

Les bénéfices

launch

Amélioration de la productivité ​

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

traceability

Traçabilité et reproductibilité ​

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

monitoring

Monitoring des performances

Surveillance en temps réel des performances des modèles pour identifier les problèmes et d'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

photo-218

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

Découvrir le cas complet

Aller plus loin avec ML Factory...

Photo-235

Disposez d’une plateforme de production de machine learning managée prête à l’emploi
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.

L'offre ML Factory