Emmanuel Lin Toulemonde

Posté le 20/02/2024 par Emmanuel Lin Toulemonde, Aurélien Massiot

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.

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Posté le 13/12/2023 par Pierre-yves Lesage, Romain Chartier, Olivier Acar, Matthieu Lagacherie, Matthieu VETTER, Emmanuel Lin Toulemonde, Reynald Riviere

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...

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Posté le 12/04/2023 par Emmanuel Lin Toulemonde

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.

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Posté le 04/04/2023 par Emmanuel Lin Toulemonde

Compte rendu du talk de Benjamin Bayart à La Duck Conf 2023. Ne parlez plus de cloud souverain, mais de cloud sous contraintes.

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Posté le 06/12/2022 par Emmanuel Lin Toulemonde

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...

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Posté le 20/09/2022 par Emmanuel Lin Toulemonde

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.

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Posté le 24/05/2022 par Emmanuel Lin Toulemonde

Les avis sur la mise en production du Machine Learning diffèrent. La Matrice Cynefin vous aide donc à prendre des décisions.

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Posté le 10/05/2022 par Antoine Moreau, Emmanuel Lin Toulemonde, Touraya El Hassani

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.

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Posté le 25/01/2022 par Guillaume PIVETTE, Emmanuel Lin Toulemonde

“Make the flow of work visible through the value stream. Teams should have a good understanding of and visibility into the flow of work from the business all the way through to customers, including the status of products and features. Our research has found this has a positive impact on IT performance." Extrait de: Forsgren PhD. « Accelerate. »Cet ...

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Posté le 06/07/2021 par Emmanuel Lin Toulemonde

« […] successful teams had adequate test data to run their fully automated test suites and could acquire test data for running automated tests on demand.In addition, test data was not a limit on the automated tests they could run. »Extrait de: Forsgren PhD. « Accelerate. »Cet article fait partie de la série “Accélérer le Delivery de projets de Mach...

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