Cloud
Le cloud offre aux métiers de la data plusieurs avantages significatifs, notamment la facilité d'accès à des ressources de calcul et de stockage à la demande, ainsi que des services managés facilitant l'implémentation de solutions d'analyse et de traitement de données. Nous faisons la promotion du cloud mais le combinons parfois à des technologies "on premise".
KoriOps
En combinant les principes du DevOps avec les spécificités de la data et de l'IA au travers de nos pratiques DataOps et MLOps, nous créons des processus de développement de pipelines ou de modèles plus agiles, collaboratifs et fiables.
Flexibilité
Le cloud offre la possibilité d'ajouter ou de supprimer des ressources telles que le stockage, la puissance de calcul et la bande passante en fonction de la demande.
Coûts
Le cloud offre la possibilité de payer uniquement pour les ressources utilisées, évitant ainsi les coûts initiaux élevés liés à l'achat et à la gestion de l'infrastructure matérielle.
Innovation
Le cloud fournit des outils et des plateformes qui permettent aux équipes de développement de créer, tester et mettre en production rapidement des solutions innovantes.
Agilité
Nous permettons aux équipes data de réagir rapidement aux changements avec des modifications et les mises à jour pouvant être effectuées de manière itérative et incrémentale.
Déploiement
Avec le MLOps nous facilitons le déploiement rapide des modèles d'apprentissage automatique en automatisant le processus, de l'entraînement à la production.
Sécurité
Nous intégrons des pratiques de sécurité tout au long du cycle de vie des modèles, ce qui garantit la conformité et la sécurité des modèles d'IA.
Collaboration
Nos pratiques favorisent la collaboration entre les équipes de développement, les équipes opérationnelles et les équipes data.
Automatisation
Accélère les processus liés aux données, de l'ingestion à la préparation des données. Et donc de réduire les délais de mise en production et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.
Tests
Nos mécanismes automatisés pour tester la qualité des modèles: les tests de performance, de stabilité et de précision, assurent la fiabilité production.
Versionnement
Comme dans le développement logiciel, nous versionnons les données, les modèles, les pipelines et les analyses.
Coûts
Le cloud offre la possibilité de payer uniquement pour les ressources utilisées, évitant ainsi les coûts initiaux élevés liés à l'achat et à la gestion de l'infrastructure matérielle.
Collaboration
Nos pratiques favorisent la collaboration entre les équipes de développement, les équipes opérationnelles et les équipes data.
Déploiement
Avec le MLOps nous facilitons le déploiement rapide des modèles d'apprentissage automatique en automatisant le processus, de l'entraînement à la production.
Scalabilité
Le cloud permet aux entreprises d’ajuster horizontalement ou verticalement la taille de leur infrastructure en fonction de la charge de travail et sans pertubations.
Collaboration
Nos pratiques favorisent la collaboration entre les équipes de développement, les équipes opérationnelles et les équipes data.
Automatisation
Accélère les processus liés aux données, de l'ingestion à la préparation des données. Et donc de réduire les délais de mise en production et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.
Qualité des Données
Intégration de processus de vérification et de validation tout au long du cycle de vie des données. Cela garantit que les données sont fiables et précises.
Cycle de Vie
Nous garantissons une gestion cohérente et organisée des modèles d’IA: le versionning, la surveillance, la mise à l'échelle et le retrait des modèles
Tests
Nos mécanismes automatisés pour tester la qualité des modèles: les tests de performance, de stabilité et de précision, assurent la fiabilité production.
Flexibilité
Nous permettons aux équipes data de réagir rapidement aux changements avec des modifications et les mises à jour pouvant être effectuées de manière itérative et incrémentale.
Déploiement
Avec le MLOps nous facilitons le déploiement rapide des modèles d'apprentissage automatique en automatisant le processus, de l'entraînement à la production.
Cycle de Vie
Nous garantissons une gestion cohérente et organisée des modèles d’IA: le versionning, la surveillance, la mise à l'échelle et le retrait des modèles.
Qualité de données
Intégration de processus de vérification et de validation tout au long du cycle de vie des données. Cela garantit que les données sont fiables et précises.
Coûts
Le cloud offre la possibilité de payer uniquement pour les ressources utilisées, évitant ainsi les coûts initiaux élevés liés à l'achat et à la gestion de l'infrastructure matérielle.
Déploiement
Avec le MLOps nous facilitons le déploiement rapide des modèles d'apprentissage automatique en automatisant le processus, de l'entraînement à la production.
Collaboration
Nos pratiques favorisent la collaboration entre les équipes de développement, les équipes opérationnelles et les équipes data.
Michel Jumeau
Chief Marketing and Digital Officer, Orange