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Ingénieur tenant une tablette et marchant dans une allée de serveurs éclairée par des voyants bleus

Data & IA

Services MLOps

Mettez vos modèles de machine learning en production et gardez-les précis dans la durée, grâce à des pipelines automatisés, au monitoring et au réentraînement. Le tout mis en place par une équipe dirigée par ses fondateurs et piloté par un ingénieur senior.

Parler aux fondateurs

Ce que vous apportent les services MLOps d'Authect

Le MLOps (machine learning operations) applique la rigueur du DevOps au machine learning. Il réunit data science, data engineering et livraison logicielle : vos modèles passent vite de l'expérimentation à la production, et restent performants une fois en place.

Nous raccourcissons le chemin entre un modèle prometteur et un service fiable en automatisant les étapes que votre équipe fait aujourd'hui à la main : préparation des données, entraînement, tests, déploiement et vérification des résultats. Moins d'étapes manuelles, c'est moins d'erreurs et beaucoup moins d'attente entre une idée et une mise en production.

Comme nous réunissons DevOps et data science dans une seule petite équipe, vos modèles tiennent la charge réelle sur une infrastructure dimensionnée selon leurs vrais besoins. Chaque mise en place est pilotée par un ingénieur senior, et les pipelines, registres et comptes cloud vous appartiennent dès le premier jour.

Bénéfices

Ce que le MLOps apporte à votre entreprise

  1. 01

    Des cycles de développement plus courts

    Des pipelines CI/CD pour le code, les données et les modèles suppriment les passages de relais qui ralentissent les équipes. Vos data scientists expérimentent vite et livrent des améliorations en quelques jours plutôt qu'en plusieurs mois.

  2. 02

    Des performances fiables à grande échelle

    Une validation automatisée contrôle chaque nouveau modèle avant qu'il ne remplace l'ancien, et l'infrastructure de service s'adapte à la demande. Les performances restent stables à mesure que l'usage augmente.

  3. 03

    Un meilleur retour sur le machine learning

    Les modèles rentables sont ceux qui arrivent en production et restent précis. Le MLOps comble l'écart entre une bonne expérimentation et un résultat mesurable pour votre activité.

  4. 04

    Des coûts d'infrastructure réduits

    Des entraînements bien dimensionnés, une inférence qui s'adapte automatiquement à la charge et un suivi clair des coûts par modèle : vous payez la puissance de calcul utilisée, pas des GPU inactifs.

  5. 05

    Moins de dette technique

    Données versionnées, entraînement reproductible et pipelines testés remplacent les scripts fragiles et les notebooks ponctuels. Vos modèles sont plus faciles à maintenir et à transmettre.

  6. 06

    Une gouvernance démontrable

    Chaque modèle en production garde la trace des données, du code et des paramètres qui l'ont produit. Audits, revues et retours en arrière deviennent simples.

Notre démarche

Notre démarche MLOps de bout en bout

Que vous ayez un seul modèle dans un notebook ou plusieurs déjà en production, nous travaillons en quatre étapes, chacune avec un résultat concret et visible.

  • Analyse de l'infrastructure

    Nous examinons votre infrastructure, vos sources de données, vos modèles et le fonctionnement de votre équipe au regard de vos objectifs. Puis nous décidons avec vous où l'automatisation aura le plus d'impact en premier.

  • Conception de l'architecture ML

  • Pipelines en production

  • Monitoring et optimisation

Deux ingénieurs travaillant à un long bureau d'écrans dans un open space au crépuscule

Prêt à faire tourner vos modèles de machine learning de façon fiable en production ?

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Ce qui est inclus

Ce que comprend notre démarche MLOps

Le MLOps couvre toute la vie d'un modèle, pas seulement son déploiement. Nous intervenons sur trois phases, et vous pouvez commencer par celle qui vous freine aujourd'hui.

Chaque phase aboutit à un livrable concret : une liste de cas d'usage validée, un modèle testé ou un pipeline qui tourne seul.

Conception

  • Définition des exigences

    Traduire vos objectifs métier en exigences mesurables de précision, de rapidité, de coût et d'explicabilité.

  • Priorisation des cas d'usage

    Classer les cas d'usage selon leur valeur et leur faisabilité, pour que le premier modèle en production compte vraiment.

  • Vérification des données disponibles

    S'assurer que les données nécessaires au modèle existent, sont de qualité suffisante et accessibles de façon fiable et légale.

Développement des modèles

  • Data engineering

    Des pipelines reproductibles qui collectent, nettoient et versionnent les données sur lesquelles chaque modèle s'entraîne et prédit.

  • Ingénierie des modèles

    Un code d'entraînement testé, reproductible et tracé, pour pouvoir recréer n'importe quel résultat plus tard.

  • Tests et validation

    Contrôles de précision, d'équité et des cas limites sur des données de test réservées, avant toute validation d'un modèle.

Exploitation

  • Déploiement des modèles

    Mise à disposition des modèles sous forme d'API, de traitements batch ou de composants embarqués, avec versionnage et déploiements sécurisés.

  • Pipelines CI/CD

    Build, tests et mise en production automatisés du code, des données et des modèles à chaque changement.

  • Monitoring et déclencheurs

    Alertes sur la dérive et les performances, et réentraînement automatique dès que les seuils convenus sont dépassés.

Niveaux MLOps

Les trois niveaux de maturité MLOps

La plupart des équipes commencent au premier niveau, et c'est normal. Nous vous aidons à progresser seulement autant que vos modèles l'exigent : l'automatisation complète vaut la peine pour certains modèles, et serait excessive pour d'autres.

  1. 01

    Niveau 0 : déploiement manuel

    Chaque étape, de l'analyse des données à l'entraînement et au déploiement, se fait à la main. Cela suffit pour un premier modèle, mais les mises en production sont lentes, difficiles à reproduire et dépendent de la personne qui l'a construit.

  2. 02

    Niveau 1 : réentraînement automatisé

    C'est tout le pipeline d'entraînement, pas seulement le modèle, qui est déployé en production. Les nouvelles données déclenchent automatiquement réentraînement et validation : le modèle reste à jour sans effort manuel.

  3. 03

    Niveau 2 : CI/CD des pipelines

    Les modifications du pipeline lui-même sont construites, testées et mises en production automatiquement. Vos data scientists testent de nouvelles idées et les livrent souvent et en toute sécurité, avec derrière eux un vrai système de livraison pour le machine learning.

Pourquoi Authect

Pourquoi choisir Authect comme partenaire MLOps

  1. 01

    DevOps et data science dans une même équipe

    Nos ingénieurs comprennent à la fois les modèles et l'infrastructure qui les fait tourner. Rien ne se perd entre les data scientists et ceux qui déploient leur travail.

  2. 02

    Un accompagnement sur tout le cycle de vie

    De la préparation des données et la construction des modèles jusqu'au déploiement et au monitoring, nous pouvons prendre en charge une partie du cycle de vie du machine learning, ou sa totalité.

  3. 03

    Piloté par un ingénieur senior

    Un ingénieur senior conçoit et pilote chaque mise en place MLOps, et les fondateurs sont impliqués dès le premier échange. Vous parlez directement à ceux qui construisent votre projet, jamais à un commercial.

  4. 04

    Aucune dépendance

    Pipelines, registres de modèles et infrastructure as code résident dans vos comptes dès le premier jour, sur des outils open source répandus que votre équipe peut exploiter sans nous.

Ingénieur debout devant une fenêtre donnant sur une ville, un ordinateur portable ouvert sur le bureau

Fondations

Ce que nous mettons en place autour de vos modèles

Quel que soit le niveau visé, voici les briques que nous installons et documentons, pour que vos modèles soient reproductibles, observables et modifiables sans risque.

  • Suivi des expérimentations

    Chaque entraînement est enregistré avec ses données, son code, ses paramètres et ses résultats : le meilleur modèle est facile à retrouver et à reproduire.

  • Registre de modèles

    Un seul endroit pour les versions de modèles validées, avec leurs étapes, leurs responsables et un historique clair de ce qui est en production.

  • Versionnage des données

    Des instantanés des données d'entraînement liés à chaque modèle, pour toujours savoir de quelles données provient une prédiction.

  • Pipelines de features

    Une logique de features partagée et testée, utilisée pour l'entraînement comme pour les prédictions en direct, afin d'éviter les écarts subtils.

  • Tests automatisés

    Contrôles de la qualité des données, de la précision des modèles et du comportement des API à chaque changement, avant que quoi que ce soit n'atteigne les utilisateurs.

  • Déploiements sécurisés

    Déploiements shadow, canary et A/B qui comparent le nouveau modèle à l'ancien avant qu'il ne prenne le relais.

  • Suivi de la dérive et des performances

    Tableaux de bord et alertes sur la dérive des données d'entrée, la précision, la latence et les erreurs, pour repérer les problèmes avant qu'ils ne vous coûtent.

  • Visibilité sur les coûts

    Coûts d'entraînement et d'inférence suivis par modèle, avec un autoscaling qui aligne les dépenses sur l'usage réel.

Articles

FAQ

FAQ sur le MLOps

Qu'est-ce que le MLOps ?

Le MLOps (machine learning operations) est un ensemble de pratiques qui applique la rigueur du DevOps au machine learning. Il associe data engineering, data science et livraison logicielle pour que les modèles soient entraînés, testés, déployés, surveillés et réentraînés de façon fiable et reproductible, plutôt qu'à la main.

Quelle différence entre MLOps et DevOps ?

Le DevOps automatise le build, les tests et la mise en production du code. Le MLOps fait de même pour le code, les données et les modèles ensemble, et ajoute ce qui est propre au machine learning : le suivi des expérimentations, le versionnage des données d'entraînement, la validation de la précision des modèles et la surveillance de la dérive une fois le modèle en production.

Le MLOps est-il utile si nous n'avons qu'un ou deux modèles ?

Souvent, une version allégée vaut la peine. Même un seul modèle en production gagne à avoir un entraînement reproductible, des tests automatisés et un monitoring de base. Nous vous aidons à mettre en place ce dont vos modèles ont besoin aujourd'hui, et à ajouter de l'automatisation seulement quand elle devient rentable.

Quels outils utilisez-vous pour le MLOps ?

Nous utilisons des outils répandus et bien maintenus, comme MLflow, Airflow, Docker et Kubernetes, ainsi que les services de machine learning d’AWS, de Microsoft Azure et de Google Cloud. Si vous avez déjà des outils en place, nous partons de ce que vous avez.

Parlez-nous de ce que vous construisez. Un fondateur vous répond sous un jour ouvré, et le construit avec vous.

Nous ajouterons vos coordonnées à notre CRM afin de vous recontacter au sujet de votre demande. Pour en savoir plus, consultez notre politique de confidentialité.