01
Comment les versions des modèles et applications sont-elles promues ?
Définir des environnements reproductibles, des tests, des validations et des parcours de mise en production du développement à la production.
IA, automatisation et optimisation
MLOps et LLMOps
Exploiter les modèles et applications fondées sur des modèles de langage comme des systèmes de production, avec versioning, évaluation et responsabilités autour de chaque changement.
Un modèle n’est pas terminé lorsqu’il produit un bon résultat dans un notebook. L’IA en production exige un déploiement reproductible, le versioning des données et des modèles, le monitoring, l’évaluation, la gestion des incidents et des critères de réentraînement ou de retour arrière.
Le MLOps et le LLMOps étendent ces contrôles aux modèles prédictifs et aux applications fondées sur des modèles de langage. La chaîne d’outils varie, mais les questions opérationnelles restent les mêmes : qu’est-ce qui a changé, qui l’a validé, comment la qualité a été mesurée et comment le système se comporte en production.
La perspective NoèmeXRendre d’abord le système intelligible : révéler la structure, les contraintes et les variables qui déterminent où le changement peut produire le résultat recherché.
Priorités de direction associées
Les priorités IA dépendent de la responsabilité de la décision, du risque et du résultat opérationnel.
Utilisez ces parcours pour relier les travaux d’IA, d’automatisation et d’optimisation aux dirigeants responsables de la gouvernance, des fondations et de la performance de l’entreprise.
Priorité dirigeant
CAIO : portefeuille IA, gouvernance et valeur
→Priorité dirigeantCIO : architecture, intégration et opérationnalisation
→Priorité dirigeantCDO : préparation des données, gouvernance et données d’entrée des modèles
→Priorité dirigeantCOO : automatisation, prévision et résultats opérationnels
→Questions auxquelles nous répondons
Les décisions qui structurent les travaux MLOps et LLMOps
Nous commençons par le processus métier, la décision, l’information et les contrôles opérationnels autour du cas d’usage avant de sélectionner les modèles, plateformes ou technologies d’automatisation.
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Que faut-il surveiller en continu ?
Suivre la qualité des données, la dérive, la performance des prédictions, la latence, les coûts, la qualité de la récupération et les indicateurs d’évaluation propres à l’application.
03
Quand faut-il réentraîner, modifier ou revenir à une version antérieure d’un modèle ?
Établir des seuils et droits de décision pour les actions correctives plutôt que de dépendre d’interventions ponctuelles.
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Comment auditer les incidents et changements de modèles ?
Conserver les journaux, le lineage, les preuves d’évaluation, les responsabilités et l’historique de déploiement pour assurer la responsabilité opérationnelle.
Ce que nous livrons
Une capacité conçue pour la production, pas une expérimentation isolée
Le périmètre exact dépend de l’organisation et du cas d’usage, mais les travaux produisent généralement une combinaison de ces livrables.
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Architecture des opérations de modèles
Environnements, registres, pipelines, schémas de déploiement et composants de monitoring pour l’IA en production.
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CI/CD et contrôles de mise en production
Processus automatisés de test, d’évaluation, de validation et de promotion des changements de modèles et d’applications.
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Monitoring et évaluation
Indicateurs de performance techniques et métier, dérive, qualité, latence, coûts et alertes.
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Versioning et lineage
Traçabilité du code, des données, modèles, prompts, configurations de récupération et applications déployées.
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Procédures d’incident et de retour arrière
Runbooks, responsabilités, escalades, retours arrière et parcours de reprise en cas de défaillance en production.
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Gestion du cycle de vie
Procédures de réentraînement, réévaluation, remplacement, retrait des modèles et amélioration continue.
Exemple pertinent d’opérations de modèles
Éléments probants et contexte opérationnel issus de travaux de transformation d’entreprise
La mission d’optimisation de la production documente un environnement gouverné pour déployer et partager des algorithmes d’optimisation entre régions. Elle illustre les principes opérationnels MLOps présentés sur cette page ; le portefeuille ne documente pas séparément une mise en œuvre LLMOps.
Environnement de déploiement des algorithmesMondialEurope, Moyen-Orient et APAC · Plateforme d’optimisation partagée
Créer une plateforme gouvernée pour déployer des algorithmes à l’échelle multinationale
Les ingénieurs devaient déployer et réutiliser des algorithmes d’optimisation entre sites et régions plutôt que de les exécuter localement. NoèmeX a créé une plateforme centralisée avec des ressources de calcul partagées, un cadre de déploiement et de partage des connaissances, une analytique d’usage, une gouvernance de l’évolution de la plateforme et un support opérationnel intégré. Il s’agit d’un exemple direct d’opérations d’algorithmes en production ; il n’est pas présenté comme un cas LLMOps.
Lire l’étude de cas associéeServices associés
Poursuivre vers la capacité adjacente.
L’IA, l’automatisation et l’optimisation croisent souvent les données, l’analytique, les processus et la gouvernance. Ces pages maintiennent chaque capacité sur son objectif propre tout en rendant ces relations explicites.
Nos modes d’intervention
Utilisez le mode d’intervention adapté au problème.
Les travaux peuvent commencer par un conseil ciblé puis se poursuivre par la mise en œuvre, un support intégré, des opérations managées ou l’exploitation et la maintenance selon la maturité et la criticité de la capacité.
Réalisation de projets
Construire les pipelines de déploiement, environnements, dispositifs de monitoring, d’évaluation et contrôles de mise en production.
En savoir plus →Équipes intégrées
Ajouter des ingénieurs ML/plateformes aux côtés des équipes internes data, IA et produits.
En savoir plus →Exploitation et maintenance
Assurer le monitoring, la gestion des incidents, les changements de modèles, le réentraînement et la continuité de la plateforme.
En savoir plus →Vos interlocuteurs
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Zahra Fathisalout
Fondatrice · Ing., CSP, CMLAI
Gouvernance d’entreprise · Candidate ASC-C.Dir.
Intervient à l’intersection de la stratégie, de la transformation d’entreprise, des données, de l’IA et de la gouvernance, avec une expérience d’ingénierie opérationnelle appliquée aux décisions de transformation complexes.
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Brendan Young
B.Com, Directeur des opérations
Relie la conception de la transformation à la discipline opérationnelle, en s’appuyant sur une expérience de direction en logistique, exécution des commandes et opérations à haut débit.
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MLOps et LLMOps
Commencez par le problème métier, le workflow et la décision à améliorer.
Présentez les modèles ou applications IA, l’environnement de déploiement, le processus actuel de mise en production, les lacunes de monitoring et les responsabilités opérationnelles. Nos équipes peuvent concevoir le cycle de vie de production et les contrôles nécessaires à des opérations IA fiables.