Antoine MOREAU posts

Data

Et si les métriques de monitoring de ML devenaient fonctionnalités ?

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. Le monitoring s’appuie notamment sur le calcul de métriques à des fins de supervisions; c'est-à-dire mesurer l’état de service et détecter des problèmes. Les métriques calculées peuvent être plus ou moins haut niveau, plus ou moins éloignées du matériel: Bas…

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Bonne pratique

Dessine-moi une archi data Science – Compte-rendu du talk de Sofia Calcagno et Emmanuel-Lin Toulemonde à La Duck Conf 2022

Speakers : Sofia Calcagno et Emmanuel-Lin Toulemond « Un architecte est souvent vu comme quelqu’un qui arrive avec un plan prédéfini à implémenter dans une durée de 6 à 10 mois »  Néanmoins, cette vision freine l’amélioration continue. Dans leur Talk Sofia Calcagno et Emmanuel-Lin Toulemonde, tous deux Consultants et Architecte Data au sein d’Octo Technology, nous présentent comment mettre en place une architecture émergente. À l'opposé de cette première vision, une architecture émergente encourage la mise en place des briques d'infrastructure du logiciel en…

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Machine Learning

Modèle embarqué VS model as a service : quelle stratégie choisir ?

    Introduction Vous avez développé un super modèle de Machine Learning, les performances sont au top et il résout un vrai problème. Malheureusement, personne n’en aura jamais connaissance si vous ne le déployez pas en production. Votre modèle n’aura été qu’un POC parmi tant d’autres et ne créera jamais de valeur pour l’entreprise et pour vos utilisateurs. Il y a quelques années, alors que les modèles n’étaient que très rarement déployés en production, la question de l’exposition était souvent anecdotique. Avec la croissance grandissante…

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