Le véritable test de l’IA commence après le déploiement. Les modèles répondent à des données en direct, à l’évolution du comportement des clients, à une demande accrue et à des conditions de fonctionnement difficiles à reproduire lors du développement. La performance peut fluctuer discrètement tandis que les coûts et les risques augmentent.
Sans la bonne discipline d’ingénierie et d’exploitation, l’IA prometteuse peut devenir peu fiable, coûteuse ou difficile à mettre à l’échelle. Concentrix prend en charge l’ensemble du cycle de vie de la production, de la préparation et du déploiement des données à la surveillance et à l’optimisation, afin que les modèles continuent de fonctionner à mesure que les conditions évoluent.
Déploiez plus rapidement une IA prête à la production
Maintenir la précision et la fiabilité du modèle
Détecter la dérive avant qu’elle n’affecte les résultats
Adapter les opérations d’IA plus efficacement
Augmenter la valeur de l’investissement en IA
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Préparez, structurez, enrichissez et étiquetez les modèles de données nécessaires pour fonctionner de manière précise et fiable lors du développement et de la production.
02
Concevoir et déployer des modèles en utilisant des pratiques répétables qui soutiennent des versions fiables, des opérations efficaces et des changements futurs.
03
Surveillez et gérez les données de production alimentant les systèmes d’IA afin que les problèmes puissent être identifiés et traités avant que la performance du modèle ne souffre.
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Testez la performance des modèles, identifiez les dérives ou les conditions changeantes, et effectuez les ajustements nécessaires pour maintenir la fiabilité et les résultats.
Leadership éclairé et recherche pour stimuler l’innovation
L’ingénierie des modèles IA couvre le travail nécessaire pour préparer les données, développer, déployer, exploiter, évaluer et améliorer les modèles d’IA en production. Il relie la science des données aux disciplines d’ingénierie et opérationnelles, de sorte que les modèles fonctionnent de manière fiable au-delà de la phase pilote. L’accent ne porte pas seulement sur la précision du modèle, mais aussi sur la scalabilité, la résilience, le coût, la gouvernance et l’impact sur l’entreprise.
Le développement du modèle se concentre sur la sélection de méthodes, l’entraînement des modèles, les tests de performance et l’affinement des résultats. MLOps fournit les pratiques et technologies nécessaires pour déployer, versionner, surveiller, gouverner et mettre à jour ces modèles de manière fiable. Le développement crée le modèle. MLOps crée un cycle de vie de production répétable qui lui permet de fonctionner en toute sécurité et de continuer à fonctionner selon les conditions.
Les performances peuvent décliner lorsque les données réelles, le comportement des utilisateurs, les produits, les marchés ou les processus diffèrent des conditions utilisées pour la formation et les tests. Les pipelines de données peuvent également échouer, les dépendances peuvent changer, ou le retour d’information peut révéler des faiblesses qui n’étaient pas visibles dans le pilote. Un suivi et une évaluation continus sont nécessaires pour détecter ces changements et déterminer la bonne réponse.
La surveillance doit couvrir la qualité et la dérive des données, la précision du modèle, la latence, la disponibilité, le coût, les biais, la sécurité, le comportement des utilisateurs, les contournements et les résultats commerciaux. Les mesures exactes dépendent du modèle et de ses risques. Des seuils clairs, des procédures de propriété et de réponse sont essentiels, afin que les équipes sachent quand enquêter, réentraîner, ajuster, restreindre ou retirer un modèle.
Les opérations de données IA gèrent le flux continu, la préparation, l’étiquetage, la validation et la qualité des données utilisées par les systèmes d’IA de production. Contrairement à la préparation de données d’entraînement ponctuelle, il prend en charge les modèles à mesure que de nouvelles informations arrivent et que les conditions changent. Cela permet de garantir que les modèles et agents continuent de recevoir un contexte pertinent et fiable tout au long de leur cycle de vie opérationnel.
Il n’y a pas d’emploi du temps universel. La fréquence doit refléter la rapidité avec laquelle les données sous-jacentes et l’environnement commercial changent, l’impact du modèle, la dérive observée, les attentes réglementaires et le coût de l’erreur. L’évaluation peut être continue ou basée sur les événements. La reconversion doit avoir lieu lorsque les preuves montrent qu’elle est nécessaire, et non simplement parce qu’une date fixe est arrivée.
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