“Le déploiement d'un projet IA réussi repose sur une planification minutieuse, une communication claire et une exécution rigoureuse.”
Comment déployons-nous un projet IA en entreprise ?
Préparation à la production :
Optimisation du modèle : Réduction de la taille du modèle et augmentation de son efficacité sans sacrifier la qualité des résultats (par exemple, via la quantification ou la distillation des modèles)
Validation de l'environnement : Vérifications que l'environnement de production est bien configuré pour supporter les exigences de calcul et de stockage du modèle
Intégration du modèle :
APIs et microservices : Développement des interfaces de programmation d'applications (APIs) pour faciliter l'accès au modèle par d'autres applications ou services
Containerisation : Utilisation de conteneurs pour standardiser les environnements d’exécution et simplifier les déploiements et les mises à échelle
Tests de charge et de performance :
Tests de stress : Évaluations pour voir comment le modèle performe sous des charges de travail élevées
Monitoring continu : Surveillance de la performance en temps réel pour détecter les problèmes de performance ou de stabilité
Sécurité et conformité :
Audit de sécurité : Révision des vulnérabilités potentielles dans le déploiement du modèle
Conformité réglementaire : Vérifications que le déploiement respecte les lois et règlements en vigueur, tels que le RGPD pour la protection des données en Europe
Déploiement continu :
Mise en production : Lancement du modèle dans un environnement de production après tous les tests finaux
Déploiements progressifs : Utilisation de techniques telles que le déploiement en bleu/vert ou canari pour minimiser les risques en introduisant le nouveau modèle progressivement
Monitoring et maintenance :
Surveillance de la performance : Utilisation d'outils de monitoring pour suivre la performance et l'usage du modèle en temps réel
Mise à jour et itération : Mise à jour régulière du modèle pour améliorer ses performances ou corriger des défauts, basée sur les retours des utilisateurs et l'analyse continue des résultats
Évaluation d’impact et ajustements :
Analyse des résultats : Évaluation de l'impact du modèle sur les processus d'affaires et ajustements basés sur les résultats obtenus
Retours utilisateurs : Collecte et analyse des retours des utilisateurs pour comprendre comment le modèle est utilisé et perçu
