Emmanuel Lin Toulemonde
Découvrez notre nouveau livre blanc Culture MLOps : Don't panic : le Machine Learning est un logiciel qui se délivre comme les autres
Si le nombre de personnes qui opèrent vos produits ML en phase de run est proportionnel au nombre de produits ML en production ; si la vitesse de développement de nouvelles fonctionnalités s’est écroulée au moment du passage en production ; le toil vous a, vous aussi, déjà paralysé sans que vous ne vous en rendiez compte.
L’intelligence artificielle revient sur le devant de la scène depuis l'ouverture de ChatGPT au grand public le 30 novembre 2022. Depuis ce moment clé dans l’histoire des ruptures technologiques, plus de 50% des comités exécutifs ont mis à leur agenda l’intelligence artificielle générative...
L'ADR est un puissant outil de facilitation et d'archivage de prise de décision. As-code il sera proche des développeurs, facile à maintenir.
La Duck Conf 2023 – Compte rendu du talk de Benjamin Bayart – « Sous le capot du cloud souverain »
Cloud & Platform
Compte rendu du talk de Benjamin Bayart à La Duck Conf 2023. Ne parlez plus de cloud souverain, mais de cloud sous contraintes.
En tant que développeur d’application embarquant une brique de Machine Learning notre principal objectif est d’avoir une application utilisée qui fonctionne sans bogue.Une fois en production et utilisée, il faut anticiper ou identifier les bogues dans notre application et les résoudre au plus vite, afin de maintenir le service rendu et en tirer ré...
Élément clef en logiciel, la sécurité doit bien entendu être considérée en Machine Learning Delivery. Vos modèles une fois en production auront un impact réel sur les utilisateurs et l’organisation qui les ont produits, il est alors nécessaire que personne ne les manipule.
Les avis sur la mise en production du Machine Learning diffèrent. La Matrice Cynefin vous aide donc à prendre des décisions.
Les équipes développant des applications de Data Science investissent beaucoup d’énergie pour identifier et implémenter des métriques de monitoring pertinentes. Nous pensons qu’il est possible de capitaliser sur ce travail en proposant des fonctionnalités supplémentaires à nos utilisateurs afin de renforcer l’impact de nos applications.