Le déploiement de l’IA consiste à intégrer des modèles d’apprentissage automatique dans des environnements de production, depuis la phase de prototypage jusqu’à l’exploitation à grande échelle, en passant par l’optimisation des performances et la gestion des ressources (infrastructure cloud ou serveurs on‑premise). Une fois déployés via des conteneurs (Docker, Kubernetes) ou des API REST, ces modèles sont appliqués dans de nombreux secteurs : la santé (analyse d’images médicales), la finance (détection de fraude), l’industrie (maintenance prédictive) et le marketing (personnalisation de contenu). Pour garantir un fonctionnement fiable, il faut mettre en place des mécanismes de surveillance continue (monitoring des dérives de données, tests en ligne A/B), d’automatisation des pipelines de données (CI/CD) et de gouvernance (sécurité, conformité RGPD). Enfin, l’adaptation aux évolutions des données et l’amélioration continue du modèle par rétroaction terrain permettent d’optimiser l’efficacité et la pertinence des solutions IA déployées.
