MLOps & industrialisation
Un modèle dans un notebook, c'est un POC. Un modèle en production avec monitoring, rollback, A/B testing et alerting, c'est un produit. Nous industrialisons vos modèles pour qu'ils tiennent dans la durée.
01·CAS D'USAGE
Ce qu'on déploie
en production.
02·BÉNÉFICES
Pourquoi ça
fonctionne.
Fiabilité
Déploiements reproductibles, rollback en un clic
Observabilité
Métriques, logs, traces — tout est visible
Vélocité
Cycle de release de modèles en jours, pas en mois
03·STACK
Technologies
utilisées.
Qu'est-ce que le MLOps ?
Le MLOps (Machine Learning Operations) est l'ensemble des pratiques qui permettent de déployer, surveiller et maintenir des modèles de machine learning en production de manière fiable et reproductible. C'est l'équivalent du DevOps pour les modèles IA. Sans MLOps, vos modèles restent dans des notebooks Jupyter — techniquement fonctionnels mais inutilisables en conditions réelles. Avec MLOps, ils deviennent des services de production avec versioning, CI/CD, monitoring de performance, détection de drift et rollback automatique.
Le monitoring en production : au-delà des métriques classiques
Surveiller un modèle en production ne se limite pas à vérifier que le serveur répond. Un modèle peut être « up » et donner des résultats de plus en plus mauvais parce que les données d'entrée ont changé (data drift) ou parce que le monde réel a évolué (concept drift). Nous mettons en place un monitoring à trois niveaux : infrastructure (latence, erreurs, utilisation GPU), modèle (accuracy, recall, precision sur un échantillon labellisé), et métier (le modèle fait-il toujours gagner de l'argent ?). Quand un seuil est franchi, une alerte est déclenchée et un rollback peut être effectué automatiquement.
04·FAQ
Questions
fréquentes.
À partir de quand faut-il investir dans le MLOps ?
Dès que vous avez un modèle qui tourne en production et qui impacte des décisions métier. Si votre modèle est encore au stade POC, le MLOps est prématuré. Mais dès qu'un utilisateur final dépend du modèle, vous avez besoin de monitoring, de versioning et de la capacité de rollback.
Qui livre
Derrière chaque mission,
des gens à qui se fier.
Pas une ressource anonyme : un ingénieur senior nommé, embarqué dans vos équipes, qui s'approprie votre métier et s'engage sur ce qu'il livre — du premier contact à la production.
La vérité
On sépare le réel du décor, même quand l'honnêteté nous coûte une vente.
La réponse
On répond — vite et personnellement — du premier contact à la production.
La parole tenue
Ce qu'on annonce, on le livre : en prod, dans les délais, sans mauvaise surprise.
Le soin
On s'engage parce qu'on veut bien faire — pas pour facturer des jours.
Toute notre expertise IA
Une expertise IA
de bout en bout.
Du cadrage stratégique à la mise en production : un seul partenaire pour tout le spectre de l'IA d'entreprise.
Agents & Orchestration
Stratégie
Un projet en tête ?
Parlons de votre besoin en mlops — 30 minutes suffisent pour cadrer.