Livraison
Les mises en service deviennent reproductibles et adaptées aux validations du projet.
MLOPS
MLOps
des modèles qui vivent en production
Le MLOps relie données, modèles, déploiement et exploitation. Nous concevons les pipelines, l'infrastructure et les pratiques de revue qui permettent de faire évoluer un modèle avec son usage.
Ce que le MLOps change
Fiabilité
Les scénarios de charge, de défaillance et de reprise peuvent guider les choix de service.
Traçabilité
Chaque prédiction se remonte jusqu'aux données et au modèle qui l'ont produite.
Échelle
La plateforme peut organiser plusieurs modèles, jeux de données et environnements dans un cadre cohérent.
Réaction
Une dérive détectée déclenche l'alerte, le retour arrière ou le réentraînement.
Notre approche
Nous construisons des plateformes MLOps calées sur votre maturité réelle, pas sur un idéal de conférence.
- 01
Audit & Cadrage
Évaluation de votre maturité MLOps, des points de friction et de la cible. Les outils existants et les compétences des équipes entrent dans l'équation.
- 02
Proof of Concept (POC)
Un pipeline de bout en bout sur un modèle pilote. L'architecture et les outils se valident sur du réel.
- 03
MVP & Industrialisation
Plateforme complète : feature store, registre de modèles, pipelines CI/CD, infrastructure as code. Les modèles existants migrent progressivement.
- 04
Production & Optimisation
Supervision avancée, alertes utiles, coûts cloud sous contrôle. Vos équipes reprennent la main, documentation à l'appui.
Livrables
- 01Architecture MLOps documentée
- 02Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi)
- 03Pipelines CI/CD pour ML (GitHub Actions, GitLab CI)
- 04Feature Store (Feast, Tecton)
- 05Registre de modèles (MLflow, Weights & Biases)
- 06Supervision et alerting (Prometheus, Grafana)
- 07Documentation et runbooks
- 08Formation des équipes Data et ML Engineering
Technologies clés
PyTorchJAXTransformersvLLMTensorRT-LLMTriton Inference ServerRayLangGraphLlamaIndexHugging FaceAWSGoogle CloudCloud RunKubernetesTerraformPulumiArgo CDGitHub ActionsIstioOpenTelemetry
Questions fréquentes
NeuroVista, Paris
Vos modèles méritent la production
Évaluons votre maturité MLOps et traçons la feuille de route.
Planifier un audit MLOps