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#MLOps
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Thibaud Vienne
Thibaud Vienne
13/10/2022
Serverless Inference : Quand AWS SageMaker rencontre AWS Lambda

Sortie en Avril 2022 sur la région France, l’inférence “serverless” de AWS SageMaker apporte une promesse de forte réduction des coûts de déploiement de modèles de Machine Learning. Véritable point de convergence entre AWS Sagemaker (Machine Learning) et AWS Lambda (exécution de code sans serveur), cette nouvelle fonctionnalité permet l’obtention de prédictions en temps réel tout en se passant de la location et de la gestion de serveurs.

Avec une tarification à l’utilisation, ce mode Serverless permet ainsi une réduction significative des coûts pour bon nombre de cas d’usage, au prix de quelques compromis. Dans quel cas ce nouveau mode est-il le plus adapté ?

Le Data Business Model Canvas

Utile, Utilisable, Utilisé ! Comment faire pour qu’un projet Data réponde à la règle des 3U ?

Nous vous proposons un support pour faciliter la phase de cadrage, qui constitue la première partie indispensable du cycle d’un projet Data.

C’est dès cette phase amont des projets qu’il faut créer un alignement entre toutes les parties prenantes. Embarquez donc les sponsors, les potentiels utilisateurs, les développeurs et toute personne qui pourra apporter des éléments pour faciliter et challenger vos réflexions concernant le problème à résoudre.

Culture générale Data
Yoann Benoit
Yoann Benoit
28/6/2022
Plus de 80% des projets data ne partent pas en production, et alors ?

De nombreux chiffres ont été publiés et font du bruit sur le taux de projets data qui échouent à aller en production et ne dépassent pas le stade du PoC (Proof of Concept) :

  • Un rapport de VentureBeat AI explique que 87% des projets Data Science ne vont pas en production
  • Gartner estimait en 2019 que 80% des projets d’IA de 2020 allaient rester à l’état de PoC, menés par des “sorciers” dont les talents ne sont pas compatibles avec une exploitation de la data à l’échelle de l’entreprise
  • Ce même rapport Gartner estime que seulement 20% des insights d’analytics vont réellement délivrer de la valeur en 2022

Mais au final, est-ce une si mauvaise chose que certains projets n’aillent pas plus loin ? La question mérite d’être posée.

Culture générale Data
Yoann Benoit
Yoann Benoit
11/5/2022
MLOps : les principes du DevOps appliqués au Machine Learning

Le terme MLOps (Machine Learning Operations) est de plus en plus souvent employé dans la communauté data et est rapidement devenu un concept central dans la mise en production et le passage à l’échelle de projets à base de Machine Learning.

Tâchons de comprendre ce qu’il y a derrière, d’où cela vient, et surtout pourquoi c’est maintenant devenu une nécessité.

mlops vs devops engineer
#Passion

C’est la passion pour notre métier qui nous guide au quotidien. Cette passion est notre motivation intrinsèque.

#Intégrité

Nous sommes des êtres accomplis, qui prennent la responsabilité de leurs actions et idées.

#Pragmatisme

Nous sommes des doers, animés par un mindset agile et de test & learn. Nous faisons en sorte que actions débouchent sur des résultats concrets et mesurables.

illustration valeurs
Nos valeurs