MLOps
MLOps désigne l'ensemble des pratiques DevOps appliquées au cycle de vie des modèles ML : développement, déploiement, monitoring et maintenance en production. C'est la discipline qui industrialise l'IA en entreprise au-delà des projets pilotes.
Une équipe MLOps chez BNP Paribas assure que leurs modèles de détection de fraude sont automatiquement retransférés, surveillés en temps réel et mis à jour quand leurs performances baissent en production.
MLOps désigne l'ensemble des pratiques DevOps appliquées au cycle de vie des modèles ML : développement, déploiement, monitoring et maintenance en production. C'est la discipline qui industrialise l'IA en entreprise au-delà des projets pilotes.
Une équipe MLOps chez BNP Paribas assure que leurs modèles de détection de fraude sont automatiquement retransférés, surveillés en temps réel et mis à jour quand leurs performances baissent en production.
MLOps et Machine Learning sont deux concepts liés mais distincts dans l'écosystème IA. Pour approfondir : Machine Learning, Dérive des données, Inférence, Entraînement.
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