---
title: "Au programme : MLOps, organisation, industrialisation, production"
---

Comment mettre en production, durablement, des produits de Machine Learning ?

| Afficher dans le navigateur Mettre en production, durablement, des produits de Machine Learning 🤖 Nos experts et expertes OCTO vous proposent une série de contenus autour de la Datascience et de l'Intelligence Artificielle, pour bien en comprendre les enjeux. Dans ce 4e épisode : décryptons ensemble le MLOps.   🎁 Surprise : découvrez également dans cette newsletter notre toute nouvelle publication dédiée au MLOps !   ✉️ Vous souhaitez être accompagné sur votre projet Data & IA ou en savoir plus sur les expertises d'OCTO ?  Contactez-nous ! Qu'est-ce que le MLOps ?   Contraction de Machine Learning et Ops, ce domaine englobe l’ensemble des pratiques qui visent à industrialiser, mettre en production et assurer le run de modèle de Machine Learning.    Le Machine Learning est une discipline du logiciel un peu particulière puisqu’elle nécessite de manipuler du code, des données, mais un nouvel objet : le modèle de Machine Learning, qui conduit à introduire de nouvelles pratiques, de nouveaux patterns d’architectures, etc. Invitation webinaire 12/03 de 9h15 à 10h 🗓️  Comment choisir son architecture MLOps dans le cloud ? On en parle au prochain Comptoir OCTO ! 💻 Choisir une architecture aura de grands impacts en termes de mise en œuvre, de maintenabilité, d'évolutivité, de passage à l’échelle, etc. À travers nos retours d’expérience sur les différents cloud providers, venez découvrir les différents niveaux de complexité de telles architectures et les critères de décision.    Rendez-vous en ligne le mardi 12/03 de 9h15 à 10h  pour Le Comptoir OCTO - Archi MLOps sur le Cloud ! S'inscrire 🗝️ Les clefs du MLOps pour un produit   Les pratiques MLOps se déclinent en trois volets : L’industrialisation, il s’agit d’appliquer au code de Data Scientist des pratiques du monde de l’artisanat logiciel pour le rendre reproductible, modulaire, évolutif, scalable, etc. Les pratiques mobilisées ici sont l’utilisation d’IDE, poser des tests automatisés, respecter la syntaxe pep8, le versionning de code, d’expérimentations, etc. ; La mise en production, en fonction des besoins des utilisateurs en termes de fréquence de prédiction, de délai de prédiction, il faut ici mobiliser des compétences d’architecture pour designer correctement son application, d’Ops pour déployer les bonnes ressources ; Le run, il s’agit de mesurer en continu la performance des modèles, identifier les bugs, les erreurs inacceptables du modèle, débugger, tout cela pour assurer les niveaux de services. Les pratiques mobilisées viennent du SRE. Le MLOps est donc à la croisée des compétences craftsmanship, architecture, Ops, SRE, et c’est ce qui rend ce domaine passionnant ! Découvrez nos formations MLOps 🏭 "MLOps : industrialisation d'un projet de Data Science" pour adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science Se former 🏗️ "MLOps : mise en production d'un projet de Data Science" pour favoriser le déploiement des changements de code, de données et de modèles en production Se former 🏃"MLOps : run et évolutivité de modèle de Machine Learning" pour favoriser le déploiement des changements de code, de données et de modèles en production  Se former Le MLOps à l'échelle de l'organisation   Mettre correctement en production un modèle de Machine Learning est déjà un challenge, mais le plus gros challenge est de réaliser cela à l’échelle d’une organisation.    Les questions à se poser sont alors :  Comment assurer l’observabilité de l’ensemble des modèles en productions pour répondre aux obligations de l’IA Act ; Quel niveau d’automatisation choisir pour le MLOps en fonction de l’enjeu de l’application ? Les petits projets méritent sans doute une architecture MLOps minimaliste, les projets à forts enjeux métiers une architecture plus complète ; Comment assurer les obligations de mise à jour des données et des modèles lorsque les citoyens le demandent (conformément au GDPR) ? ; Comment assurer une cohérence dans les pratiques entre des équipes distribuées dans plusieurs entités ? 📖 Téléchargez notre nouveau livre blanc Culture MLOps ! Et si nous traitions le ML comme un logiciel comme les autres ?   Notre approche MLOps est à la croisée du craftsmanship, de l’architecture émergente, de l’Ops, de l’agilité et du Lean. Elle a pour ambition de mobiliser le meilleur de chaque monde pour mettre rapidement et durablement en production des produits avec ML. Télécharger le livre Dernière chance pour participer à La Grosse Conf ! C'est l'événement Data & IA à ne surtout pas manquer : nos speakers OCTO et nos invités y parleront notamment Machine Learning, MLOps, agents IA, Open Source, IA Act...   Rendez-vous le 27 mars prochain au Parc Floral de Paris pour la première édition de La Grosse Conf ! Découvrir le programme Suivez-nous sur OCTO Technology, 34 avenue de l'opéra, Paris, France 75002, +33 (0)1 58 56 10 00 Se désabonner Gérer les préférences |
| --- |