Mise en production des modèles
Des modèles servis en API rapides et extensibles ou en traitements par lots, avec des mises à jour sans interruption.
Données et infrastructure
MLOps et infrastructure dans le cloud
Du notebook à un service sur lequel votre entreprise peut compter.
Modèles versionnés, réentraînement automatisé, supervision et facture cloud raisonnable — l’ingénierie qui garde un modèle précis au douzième mois, pas seulement le jour de la démo.
Un modèle n’est utile qu’en production.
Le MLOps est la pratique d’ingénierie qui fait tenir l’apprentissage automatique après la première démo : données et modèles versionnés, pipelines d’entraînement automatisés, déploiement fiable et supervision qui remarque une baisse de précision quand le monde a changé. C’est ce qui sépare un modèle qui a impressionné une fois d’un modèle dont votre entreprise dépend.
Nous mettons en place une infrastructure proportionnée à vos besoins — une seule API bien surveillée pour un modèle, ou une plateforme complète pour une équipe qui en livre beaucoup — sur AWS, Google Cloud, Azure ou vos propres serveurs, avec une attention portée à la fiabilité, à la sécurité et à la facture mensuelle.
MLOps & infrastructure cloud
Ce que nous proposons
Pipelines d’entraînement
Un entraînement automatisé et reproductible, avec données, code et modèles versionnés.
Supervision et détection de dérive
Suivi de la latence, des erreurs, de la précision et de la dérive des données, avec des alertes avant que les utilisateurs ne s’en aperçoivent.
Architecture cloud
Une infrastructure sûre et extensible sur AWS, GCP ou Azure, définie sous forme de code.
GPU et optimisation des coûts
Dimensionnement juste du calcul, instances spot et optimisation des modèles pour réduire le coût de l’inférence.
Déploiement sur site et privé
Des modèles exécutés à l’intérieur de votre réseau quand les données ne peuvent pas en sortir.
Quand c’est le bon choix
- Vous avez des modèles qui marchent dans des notebooks mais pas en production
- Déployer une nouvelle version de modèle est manuel, lent ou risqué
- Personne ne s’aperçoit quand la précision d’un modèle se dégrade
- Votre facture cloud ou GPU croît plus vite que l’usage
Comment nous procédons
- 01État des lieuxComment les modèles sont entraînés, livrés et surveillés aujourd’hui, et où cela casse ou coûte trop cher.
- 02Mise en place des pipelinesEntraînement et mise en production reproductibles, avec données, code et artefacts de modèle versionnés.
- 03SupervisionTableaux de bord et alertes sur la latence, les erreurs, la qualité des prédictions et la dérive des données.
- 04Réglage des coûts et de la fiabilitéMise à l’échelle automatique, instances bien dimensionnées et modèles plus légers partout où la précision le permet.
Technologies
Nos outils pour MLOps & infrastructure cloud
- AWS
- Google Cloud
- Azure
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- MLflow
- GitHub Actions
Questions fréquentes
Avec quels fournisseurs cloud travaillez-vous ?
AWS, Google Cloud et Microsoft Azure, ainsi que des serveurs sur site. Nous recommandons une option selon votre existant, l’emplacement de vos données et les coûts.
Pouvez-vous reprendre un modèle développé par une autre équipe ?
Oui. Nous examinons le modèle et le code, puis nous construisons autour la mise en production, la supervision et le réentraînement — ou nous vous disons s’il faut d’abord le reprendre en profondeur.
Comment maîtrisez-vous les coûts d’infrastructure ?
En dimensionnant le calcul sur la charge réelle, en automatisant la mise à l’échelle, en utilisant des types d’instances moins chers quand c’est sans risque, et en rendant les modèles plus petits et plus rapides quand c’est possible.
Prochaine étape
Dites-nous ce que vous voulez construire.
Une consultation gratuite de 30 minutes avec un ingénieur — sans engagement, réponse sous un jour ouvré.
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