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Automatiser les déploiements de projets de Machine Learning. Partie 1 : la construction de modèles

Cet article fait partie de la série “Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning”, traitant de l’application d’Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning. Il peut être lu indépendamment, mais si vous n’êtes pas familier avec Accelerate, ou si vous souhaitez avoir plus de détails sur le contexte de cet article, vous pouvez lire l’article introduisant cette série. Vous y trouverez également le lien vers le reste des articles pour aller plus loin. Dans Accelerate, l’automatisation des déploiements fait référence à l’aptitude à…

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Illusion de contrôle – partie 3

(précédement …) Tableau 7 Dans lequel des signaux faibles sont savamment ignorés Jeanne, Léa, Karim, Victor et Yasmina. Victor : Je propose qu'on annule la rétro puisque tout va bien. Karim : Ah, ça tombe bien j'ai plein de trucs à finir. Jeanne : Bon, le graphe de burn-up, du coup, on le met à jour ? Victor : Euh, peut-être plus tard ? Léa : Attends, Yasmina comptait venir à la rétro pour nous parler d'un retour quali du client Revamping … Victor :…

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Illusion de contrôle – partie 2

(précédement …) Tableau 4 Dans lequel le Directeur du Système d'Information tance l'équipe fautive Bernard le DSI, Jérémie le PMO et l'équipe de dev : Jeanne, Karim, Léa et Victor. Bernard, ouvre la porte, l'équipe est le nez dans le code, à chercher le bug. Bernard : Bon. Il va falloir m'expliquer pourquoi votre vélocité est si élevée alors que la démo ne marche pas… Jérémie : Je comprends pas, vous avez mis quoi dans votre vélocité ? Jeanne : On a fait comme tu…

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Illusion de contrôle – partie 1

Tableau 1 Où l'on parle indicateurs Bernard et Jérémie. Dans le couloir du 5ème étage. Jérémie, jeune PMO. Bernard, le DSI récemment embauché pour remettre de l'ordre et préparer la transformation. Jérémie : Tu as une minute, chef ? Bernard : J'ai un comité qui à déjà démarré il y a 5 minutes, mais vas-y. Jérémie : C'est bon j'ai pu convaincre chaque équipe de s'aligner sur la grille de vélocité. Bernard : De quoi tu me parles ? Jérémie : Tu voulais pas qu'on…

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Pourquoi et quand découpler ses architectures de projets de Machine Learning pour en accélérer le delivery

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Cet article fait partie de la série “Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning”, traitant de l’application d’Accelerate [1] dans un contexte incluant du Machine Learning. Si vous n’êtes pas familier avec Accelerate, ou si vous souhaitez avoir plus de détails sur le contexte de cet article, nous vous invitons à commencer par lire l’article introduisant cette série. Vous y trouverez également le lien vers le reste des articles pour aller plus loin. Accelerate présente la capability "Loosely Coupled Architecture" comme un mode d'organisation…

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[email protected] : de la release hebdo au changement toutes les 7 min

Lors du Comptoir OCTO du 18/03/2021, nous avons eu le plaisir d'accueillir Christophe Samson, DSI de Cdiscount, qui nous a partagé son retour d'expérience sur l'application du framework Accelerate et son rôle dans l'amélioration de la performance de l'entreprise. Comment passer d'une release hebdomadaire à un changement en production toutes les 7 minutes ? Lorsqu'on est un géant de l'e-commerce français qui compte pas moins de 800 ingénieurs opérant sur une plateforme qui reçoit près de 2,5 millions de visites par jour et jusqu'à 8…

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La gestion des données de tests en Delivery de Machine Learning

« […] 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 Machine Learning” traitant de l’application du modèle Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning. Introduction Est-ce que vous avez déjà : Eu…

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[WEBINARS] Data, Edge, Agilité & Delivery – Découvrez le programme !

OCTO vous présente Le Comptoir ! Le concept : 45 min dans la matinée, 20 min de présentation et 25 min d'échanges sur une thématique avec des experts OCTO en visioconférence. Venez nous voir, avec votre contexte, votre histoire, là où vous en êtes, les opportunités que vous avez identifiées et surtout avec vos contraintes et vos réflexions, nous laissons une grande part à l’échange et aux questions !   Mardi 08 juin, 9h15 - Le Comptoir Accelerate x Engie ACCELERATE COMME OUTIL DE GOUVERNANCE NUMÉRIQUE Par Vincent Derenty (Engie Digital) & Christian Fauré (OCTO Technology) Constituée d'une dizaine de plate-formes digitales, Engie Digital…

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Comment travailler efficacement par petits incréments dans un delivery de Machine Learning ?

Cet article fait partie de la série Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning, traitant de l’application d’Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning. Si vous n’êtes pas familier avec Accelerate, ou si vous souhaitez avoir plus de détails sur le contexte de cet article, nous vous invitons à commencer par lire l’article introduisant cette série. Vous y trouverez également le lien vers le reste des articles pour aller plus loin.  Certains termes techniques sont numérotés. Vous trouverez leur définition à la fin…

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La gestion de versions en Delivery de Machine Learning

Cet article fait partie de la suite “Accélérer le Delivery de projets de Machine Learning” traitant de l’application du framework Accelerate dans un contexte incluant du Machine Learning. Lorsque l’on a des problèmes en production, sans machine à remonter dans le temps, notre seul espoir est d’avoir d’anciennes versions Introduction L’une des quatre métriques de performance que propose Accelerate est le temps moyen de correction d’un incident en production (Mean Time to Repair), il s’agit d’une métrique dont le suivi permet d’avoir une idée sur…

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