Un MLOps que votre équipe exploite sans nous

Le MLOps, c’est savoir qui peut exploiter le modèle

Un modèle que seul son auteur sait réentraîner est un risque. Le MLOps, c’est l’ensemble des pratiques qui rendent l’exploitation des modèles banale : chaque version traçable, chaque déploiement reproductible, chaque dégradation visible avant que le métier ne la remarque.

Nous n’installons pas une plateforme pour repartir aussitôt. Nous construisons les pipelines avec votre équipe, sur votre infrastructure, et nous nous assurons qu’elle sait les faire tourner.

Ce que ça donne en pratique

• Chez MODO, nous avons construit un framework MLOps que MODO a adopté et exploite seul aujourd’hui. Au passage, la refonte du code et de l’infrastructure a fait économiser des milliers de dollars par mois.
• Chez CTF Capital, nous avons assuré le déploiement, le réentraînement et le monitoring de modèles prédictifs pendant 28 mois, et rendu la mise en production huit fois plus rapide.
• Chez CCM/DataVue, plus de 30 modèles de scoring tournent en production sur une plateforme de données chiffrée qui traite des téraoctets. Ce n’est possible que si le déploiement et le monitoring sont standardisés.

À la bonne taille

Une entreprise avec deux modèles n’a pas besoin de l’outillage d’une entreprise qui en a deux cents. Nous commençons par le versioning, le déploiement automatisé et un monitoring de base, puis ajoutons l’entraînement continu et un feature store quand les chiffres le justifient.

Capacité installée

Le livrable, ce n’est pas le pipeline, c’est votre équipe qui sait s’en servir. Nous documentons le framework, travaillons avec vos ingénieurs sur les premiers modèles et prenons du recul dès qu’ils mettent le suivant en production sans nous.