Mise en production de modèles IA
La mise en production d’un modèle d’IA (ou MLOps) regroupe l’ensemble des étapes nécessaires pour transformer un prototype en service opérationnel et scalable. Cela inclut le choix et la configuration de l’infrastructure (cloud, conteneurs Docker, orchestration Kubernetes), la création d’API pour exposer les prédictions, la mise en place de pipelines CI/CD pour automatiser l’intégration et le déploiement continu, ainsi que la surveillance en production et la gestion des versions pour détecter toute dérive de performance et garantir la fiabilité du service
