/expertises
MLOps
L’industrialisation qui fait durer vos modèles d’IA
Le MLOps (Machine Learning Operations) réunit les pratiques qui mettent un modèle d’intelligence artificielle en production et l’y maintiennent : déploiement, surveillance, réentraînement, suivi des versions. Nos ingénieurs maintiennent des systèmes en service depuis 2018, avec Igloo, notre plateforme MLOps interne.
/enjeu
Un modèle d’IA vieillit avec vos données.
- dérive des données l’écart qui se creuse entre les données sur lesquelles un modèle a appris et celles qu’il rencontre en service.
Un modèle apprend sur des données passées. Quand vos clients, vos produits ou vos processus changent, ses prédictions perdent en justesse, souvent sans signal visible : c’est la dérive des données1.
Le MLOps détecte cette dérive, réentraîne le modèle et le remet en service sans interrompre vos équipes. Il garde la trace de chaque version, des données qui l’ont nourrie et des résultats qu’elle a obtenus.
- Des modèles surveillés sur leurs résultats réels, en continu
- Des réentraînements maîtrisés à partir de données vérifiées
- Des versions tracées données, code et résultats de chaque modèle
/cycle de vie
Un cycle MLOps complet, de la donnée au modèle en service.
Chaque modèle suit le même cycle, rejoué à chaque évolution. Chaque mise en service est reproductible, et chaque résultat se retrouve avec la version du modèle et les données qui l’ont produit.
- Données Nous collectons, vérifions et versionnons les données d’entraînement.
- Entraînement Plusieurs modèles sont entraînés et comparés sur les mêmes jeux de test.
- Déploiement Le modèle retenu rejoint vos outils, sur votre infrastructure ou chez un hébergeur en France.
- Surveillance Nous suivons la qualité des prédictions et la dérive des données.
- Réentraînement Le modèle est réentraîné sur des données récentes, puis comparé à la version en service avant de la remplacer.
Chaque mise en service se rejoue à l’identique.
/surveillance
Des indicateurs suivis en continu.
Un modèle en service se suit comme un équipement : par des indicateurs mesurés en continu, et par des seuils qui déclenchent une alerte.
Chaque alerte appelle une décision : réentraîner le modèle, corriger une source de données ou revenir à la version précédente.
- La qualité des prédictions Compare les prédictions du modèle aux résultats constatés dès qu’ils sont connus : ventes réalisées, pannes survenues, dossiers tranchés.
- La dérive des données Mesure l’écart entre les données reçues en service et celles de l’entraînement, variable par variable.
- La disponibilité et les délais Suit le temps de réponse du modèle et sa disponibilité, comme pour tout service de votre système d’information.
- La consommation de calcul Suit le calcul consommé par chaque modèle, pour tenir le budget et repérer les écarts.
/igloo
Igloo, notre plateforme MLOps interne.
Nos ingénieurs ont construit Igloo pour industrialiser leurs propres projets d’apprentissage automatique. La plateforme réunit la visualisation des données et des résultats, les tests et la documentation des modèles.
En 2026, un stage de sept mois, mené avec l’Université Grenoble Alpes, a enrichi la plateforme et apporté des gains mesurables sur les performances de modèles industriels.
- Des données visualisées pour repérer les écarts d’un coup d’œil
- Des modèles testés avant chaque mise en service
- Une documentation tenue pour chaque modèle et chaque version
/modèles de langage
Le MLOps des modèles de langage.
Un assistant fondé sur un modèle de langage demande la même rigueur : mesurer ses réponses, suivre sa consommation, changer de modèle sans perte de qualité. Cette pratique porte parfois le nom de LLMOps.
Les modèles de langage changent plusieurs fois par an. Le même jeu d’essai, tiré de vos documents, sert à chaque changement : le nouveau modèle ne remplace l’ancien qu’à résultats égaux ou meilleurs.
- Mesurer les réponses sur un jeu d’essai tiré de vos documents
- Suivre la consommation usage par usage, pour tenir le budget
- Changer de modèle après comparaison, sans perte de qualité
/prototypes
Un prototype existant, mis en production.
Un prototype d’IA fonctionne souvent sur un seul poste, avec des données figées et sans surveillance. Nous reprenons ces prototypes, qu’ils viennent de vos équipes ou d’un prestataire, et les mettons en production.
Le prototype garde ses qualités, et gagne ce qui lui manquait pour durer : des données à jour, des tests, un déploiement reproductible et une surveillance.
- Auditer le prototype son code, ses données et ses résultats
- L’industrialiser tests, déploiement et surveillance
- Le maintenir au fil de vos données et de vos besoins
Le prototype garde ses qualités, et gagne de quoi durer.
/déploiement
Un déploiement adapté à vos contraintes.
Le lieu de déploiement dépend de la sensibilité des données, du volume de calcul et du délai de réponse attendu. Un même modèle peut passer de l’un à l’autre sans être reconstruit.
- Chez un hébergeur en France Scaleway, en France, pour la plupart des usages : la puissance de calcul suit la demande.
- Sur votre infrastructure Dans vos murs, pour les données qui ne doivent pas sortir de votre système d’information.
- Dans vos logiciels Une interface de programmation (API) livre les prédictions à vos logiciels métier, au moment où ils en ont besoin.
/maintenance
Une maintenance des modèles inscrite au contrat.
Nos ingénieurs maintiennent les modèles qu’ils mettent en production. Le contrat fixe les délais de prise en charge des incidents, la fréquence des comptes rendus et les conditions de réentraînement.
- Une prise en charge des incidents selon les délais fixés au contrat
- Des réentraînements planifiés, ou déclenchés par la surveillance
- Des comptes rendus réguliers sur la qualité de chaque modèle
/à savoir
Les questions les plus fréquentes sur le MLOps.
Le texte de l’AI Act sur EUR-Lex (nouvel onglet)
La définition du MLOps
Le MLOps (Machine Learning Operations) applique aux modèles d’IA les méthodes d’industrialisation du logiciel : automatisation, tests, surveillance, suivi des versions. Son but est de garder un modèle juste et disponible tout au long de sa vie.
MLOps et DevOps
Le DevOps industrialise le code. Le MLOps y ajoute les données et les modèles, qui évoluent même quand le code ne change pas.
La dérive des données
Elle survient quand les données rencontrées en service s’éloignent de celles de l’entraînement : nouveaux produits, nouveaux clients, nouveaux processus. La surveillance la détecte avant qu’elle ne pèse sur vos décisions.
Les signes d’un modèle qui dérive
Des prédictions qui s’écartent des résultats constatés, des données d’entrée qui changent de forme, des utilisateurs qui corrigent le modèle plus souvent.
La fréquence de réentraînement
Elle dépend de la vitesse à laquelle vos données changent, de quelques jours à plusieurs mois. La surveillance indique le bon moment.
Le MLOps et l’AI Act
Pour les systèmes d’IA à haut risque, l’AI Act exige une surveillance après la mise sur le marché et une documentation technique tenue à jour. Le MLOps en fournit les moyens.
Le MLOps dans une PME
Il ne demande pas d’équipe dédiée chez vous : nos ingénieurs l’assurent dans le cadre de la maintenance des solutions qu’ils construisent.
/cas d’usage
Des cas d’usage d’industrialisation.
- Du prototype à la production Reprend une démonstration ou un modèle existant et le rend fiable, sécurisé, relié à vos outils et maintenu.
- Supervision des modèles Surveille la qualité des réponses et des prédictions en service, détecte les dérives et réentraîne quand il le faut.
- IA hébergée chez vous Installe les modèles et les outils sur votre infrastructure, sans envoyer vos données à un service extérieur.
- Changement de modèle Remplace un modèle par un plus récent ou moins coûteux, après l’avoir mesuré sur vos propres cas.
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/contact
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