Les attentes des entreprises sont nombreuses concernant la valorisation de leurs données et de l’IA. L’industrialisation des algorithmes devient l’obstacle principal. Les chiffres sont formels : 87 % des projets d’IA ne vont pas en production. Mais alors, quel est le problème ? La solution est à trouver dans les concepts de DataOps et de MLOps. Un webinar à revoir en replay.
Comment expliquer que si peu de projets d’IA passent en production ? Quel est ce plafond de verre si difficile à briser ? Syndrome du POC ? Architectures inadaptées ? Méthodologies obsolètes ?
Pourtant, les usages sont multiples et nécessitent d’être appliqués à l’échelle de l’entreprise pour dégager leur pleine valeur : exposer les insights de l’analytics aux utilisateurs métiers, exploiter les algorithmes de recommandation ou de fraude en temps-réel sur des supports digitaux, introduire l’IA au cœur des processus et l’embarquer dans les produits et services de l’entreprise…
DataOps et de MLOps : deux concepts clés pour votre stratégie de développement de l’IA
Les concepts de DataOps et de MLOps sont tous deux dérivés du DevOps, et regroupent les approches technologiques, organisationnelles et méthodologiques pour passer l’IA à l’échelle de l’entreprise.
Cette vidéo, réalisée sous forme de webinar, vous fera découvrir pourquoi le DataOps et le MLOps sont à placer au cœur de votre stratégie de développement de l’IA. Nos experts vous détaillerons également les concepts d’architecture pour déployer l’IA à l’échelle de l’entreprise.
Au programme :
- La vie d’un produit Data / IA : un parcours… semé d’embuches !
- MLOps, un sujet aux multiples facettes
- 2 approches clés pour le MLOps
- L’apport de l’API Management et les principaux outils
- Les apports de la conteneurisation pour le MLOps
- Le duo gagnant de l’industrialisation de l’IA
de la vidéo
4 axes de progrès
grâce au MLOps
2 concepts-clés
d’architecture pour le MLOps
3 idées fortes
à emporter
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