Plateformes data & lakehouse
Industrialisez vos modèles IA : du notebook au déploiement scalable, avec monitoring et gouvernance.
IA industrialisée.
Du notebook à la production.
Plateformes et pipelines qui transforment vos expérimentations IA en valeur métier. Notre approche couvre l’intégralité du cycle de vie des modèles IA : pipelines d’entraînement automatisés, Feature Store et data versioning, Model Registry et déploiement, monitoring et drift detection.
Comment on travaille
Évaluer
Auditer la maturité MLOps, les modèles déjà en service et la stack en place. Choisir la cible et concevoir la plateforme avant de construire quoi que ce soit dessus.
selon le nombre de modèles déjà en production et la dispersion de la stack
- Audit de maturité MLOps
- Choix de stack et design de la plateforme
- Feuille de route priorisée
Construire
Monter des pipelines d'entraînement reproductibles, un feature store et un model registry, puis déployer un modèle et poser la mesure de référence qui servira à le juger.
selon les sources de données à raccorder et les contraintes d'hébergement
- Pipelines d'entraînement reproductibles
- Feature store et model registry
- Un modèle déployé, mesure de référence posée
Industrialiser
Industrialiser sur un socle mutualisé : CI/CD pour les modèles, monitoring de la dérive et réentraînement, et les équipes mises au niveau de la chaîne.
selon le nombre de modèles et d'équipes à embarquer
- CI/CD pour les modèles, sur socle mutualisé
- Monitoring de dérive et réentraînement
- Montée en compétences des équipes
Opérer
Opérer, maintenir, optimiser. Surveiller les modèles et les LLM, tenir le coût d'inférence, et maintenir la gouvernance quand les modèles et les règles changent.
engagement de service défini avec vous
- Observabilité des modèles et des LLM
- Optimisation FinOps du coût d'inférence
- Gouvernance et audit continus
Nos offres
Construisez et opérez vos plateformes ML
Plateformes MLOps complètes sur MLflow, Kubeflow ou Vertex AI. Pipelines d’entraînement automatisés, Feature Store centralisé, Model Registry versionné et serving à faible latence. Vos data scientists déploient en autonomie et vos modèles restent reproductibles.
Déployez et gérez vos LLM en production
Une stack dédiée LLM : fine-tuning supervisé, RAG, guardrails de sécurité, prompt management et évaluation continue. Chaque modèle est monitoré pour détecter dérives, hallucinations et biais, avec retraining automatique.
Industrialisez la préparation de vos données ML
Un Feature Store centralisé : versioning des features, calcul online/offline, réutilisation entre modèles et équipes. 70 % de temps de préparation en moins et cohérence garantie entre entraînement et inférence.
Détectez les drifts avant vos utilisateurs
Un monitoring ML complet : data drift, concept drift et performance drift en temps réel. Alertes calibrées, retraining automatique sur seuils, A/B testing et rollback instantané. 90 % des drifts détectés avant impact.
Le pipeline ML unifié
Un même fil rouge traverse les six étapes ci-dessous : la prévision de la demande sur un réseau d'entrepôts. Chaque panneau montre le même pipeline une étape plus loin, du contrat de données à la dérive qui déclenche le réentraînement.
Contrat de données
Sources, fraîcheur, plages et unicité s'écrivent avant qu'un modèle existe. Ce qui n'est pas garanti là ne le sera pas ensuite, et une attente rompue arrête le pipeline au lieu de le signaler.
pipeline-prevision
- 01-donnees.contract.yaml
- 02-features.py
- 03-entrainement.yaml
- 04-evaluation.py
- 05-deploiement.yaml
- 06-monitoring.yaml
Feature store versionné
Une seule définition, lue à l'entraînement et à l'inférence. C'est cette source unique qui empêche la feature d'entraînement et celle de production de diverger, pour des raisons que personne ne saura retracer des mois plus tard.
pipeline-prevision
- 01-donnees.contract.yaml
- 02-features.py
- 03-entrainement.yaml
- 04-evaluation.py
- 05-deploiement.yaml
- 06-monitoring.yaml
Entraînement reproductible
Reproductible veut dire rejouable à l'identique : le snapshot de données, le commit de code, les paramètres et la graine aléatoire sont figés ensemble, et chaque exécution est journalisée au registre avec son empreinte de données.
pipeline-prevision
- 01-donnees.contract.yaml
- 02-features.py
- 03-entrainement.yaml
- 04-evaluation.py
- 05-deploiement.yaml
- 06-monitoring.yaml
Seuils avant le registre
Un modèle candidat est comparé à celui en service sur un jeu de référence : justesse, biais par segment, latence. Un seuil non tenu arrête la chaîne, il ne produit pas un avertissement.
Déploiement canari et A/B
Un nouveau modèle ne remplace pas l'ancien d'un coup. Il prend du trafic par paliers tant qu'il se comporte mieux que le témoin, et revient en arrière tout seul dès que ce n'est plus le cas.
pipeline-prevision
- 01-donnees.contract.yaml
- 02-features.py
- 03-entrainement.yaml
- 04-evaluation.py
- 05-deploiement.yaml
- 06-monitoring.yaml
Dérive et réentraînement
La dérive n'est pas une panne, rien ne tombe. Elle se mesure face au snapshot d'entraînement, et franchir le seuil déclenche le pipeline de réentraînement plutôt qu'une alerte que quelqu'un doit lire.
pipeline-prevision
- 01-donnees.contract.yaml
- 02-features.py
- 03-entrainement.yaml
- 04-evaluation.py
- 05-deploiement.yaml
- 06-monitoring.yaml
Des modèles qui tournent en production
Une software factory data augmentée par des agents GenAI
×2 de vélocité delivery · −50 % de dette technique
Un volume de demandes métier en hausse que le delivery data n'absorbait plus, et un patrimoine data qui s'empile. Il fallait un modèle sémantique structurant, une sécurité et une gouvernance de bout en bout, et des agents IA aux côtés des équipes internes.
Une méthodologie agile pilotée par l'IA : un agent orchestrateur coordonne des agents spécialisés sur tout le cycle. Standards partagés, modèle sémantique et Row Level Security encadrent la fabrique, avec transfert de compétences dès le premier sprint.
DevOps et DataOps industrialisés sur Azure
Pipelines automatisés · Plateforme cloud gouvernée
Des flux de données et des déploiements menés sans chaîne commune, sur un patrimoine où chaque changement devait être rejoué à la main et où rien ne garantissait que deux environnements se comportent pareil.
Une chaîne DevOps et DataOps bâtie sur Azure : pipelines industrialisés, environnements décrits en code, et déploiements rendus reproductibles plutôt que rejoués. Ce qui était une manipulation devient une exécution.
Cinké Évolution : les opérations terrain pilotées par la donnée
Power BI · Opérations terrain planifiées
Des équipes régionales qui planifient les opérations terrain sur le réseau et la clientèle sans vue partagée de la donnée, chaque direction préparant son planning à partir de ses propres extractions.
Un outil agile de visualisation qui transforme la donnée d'exploitation en une vue de pilotage unique, pour que la planification et la préparation s'appuient sur les mêmes chiffres d'une direction régionale à l'autre.
Insights & Perspectives
MLOps : de l'expérimentation à la production à grande échelle
Selon Gartner, 85 % des projets ML n'atteignent jamais la production. Ce qui manque n'est ni le talent ni l'algorithme : c'est tout ce qui sépare un notebook qui marche d'un système qui tient.
AI Evals pour MCP dans AIOps
Comment mettre en place des évaluations rigoureuses pour les agents IA qui utilisent le Model Context Protocol en environnement AIOps, et ce qu'il faut mesurer avant de lui faire confiance en production.
MLOps : industrialiser le cycle de vie des modèles
Pipelines de données, entraînement reproductible, déploiement continu, monitoring de la dérive et gouvernance des modèles, du ML classique jusqu'aux pratiques LLMOps.
Le reste du parcours data et IA
ExpertiseData pour l'IA
Un socle data gouverné : qualité mesurée, référentiels, lignage et pipelines industrialisés.
ExpertisePlateformes GenAI
Un socle GenAI souverain et gouverné : gateway LLM hybride, plateforme RAG, LLMOps et FinOps IA.
Industrialisez vos modèles en production
Rejoignez les organisations qui ont déjà industrialisé leur IA avec Adservio.
Questions fréquentes
Le MLOps applique une discipline d'ingénierie au cycle de vie des modèles : entraînement reproductible, données et features versionnées, déploiement maîtrisé, suivi de la dérive et réentraînement. Il existe parce qu'un modèle qui fonctionne dans un notebook n'a aucune garantie de fonctionner le mois suivant en production.
Le DataOps industrialise les pipelines de données, de l'ingestion et la qualité au lignage et au monitoring. Le MLOps couvre le cycle de vie des modèles qui les consomment. Les deux sont complémentaires : le DataOps fournit des entrées fiables, le MLOps gouverne les modèles construits dessus.
La dérive, c'est un modèle qui perd en justesse parce que le réel s'est éloigné de ses données d'entraînement. Elle se détecte en comparant la distribution des entrées et la qualité des prédictions à une mesure de référence, ce qui suppose que cette référence existe avant la mise en service.
À stocker au même endroit les features utilisées à l'entraînement et à l'inférence, pour que les deux lisent la même définition. Sans lui, la feature d'entraînement et celle de production divergent, et le modèle se dégrade pour des raisons que personne ne sait retracer.
Le cycle de vie est le même, les modes de défaillance non. Un modèle de langage ne se réentraîne pas, il s'évalue : jeux de référence, taux d'ancrage, latence et coût par requête remplacent la justesse, et le versionnement des prompts remplace celui des features.
Non par manque de modèles, mais par manque de chaîne autour d'eux. Sans entraînement reproductible, sans données versionnées et sans chemin de déploiement, chaque modèle devient une pièce unique que seul son auteur sait reconstruire.
Oui. L'entraînement et l'inférence sont placés selon la sensibilité de la donnée, dans le cloud ou sur votre infrastructure, et la règle s'écrit à la conception plutôt qu'elle ne se découvre au moment de l'audit.