De bons modèles échouent sans une bonne tuyauterie. Nos plans MLOps standardisent versionning des données, entraînement, tests et déploiement pour transformer les expériences en services stables. Les équipes disposent d’un chemin reproductible du notebook à la production.
Nous mettons en place registre de modèles, feature store et CI/CD pour les données et le code, avec tests, déploiements canaris et rollback. L’observabilité couvre dérive, performance et coût pour détecter tôt les problèmes. La sécurité est intégrée via gestion des secrets et policy-as-code.
L’outillage est agnostique : SageMaker, Vertex AI, Azure ML ou Kubernetes on-prem fonctionnent immédiatement. Documentation et transfert de compétences font partie du livrable. Résultat : itérations plus rapides et moins de surprises.
