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Industrialisation de produits IA​

Proposer des solutions innovantes et adaptées aux cas d’usages

L’industrialisation réussie de cas d’usage IA nécessite de respecter un triptyque : People, Process et Technologie. ​

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Quels sont les enjeux ? ​

 

L’industrialisation d’un produit IA est un process complexe qui nécessite de tester les comportements de chaque étape du process et d’anticiper les éventuels modifications des données en amont, des problèmes de performances techniques et métiers des algorithmes.

Les approches et techniques associés à la mise en production sont en constante évolution et nécessite un suivi quotidien afin de garantir une qualité de service premium.

 

Notre accompagnement

 

Nous identifions les meilleures technologies, approches et méthodes pour garantir une industrialisation rapide, fiable, robuste couvrant l’ensemble du process (mise en production et exploitation).

Découvrir nos sous-offres Industrialisation de produits​ IA

La qualification de l’industrialisation est basée sur plusieurs critères bien définis : la présence des talents et l’identification des process en place et des technologies déployées.

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Quels sont les enjeux ? 

 

L’industrialisation de cas d’usage IA/Data Science est un processus complexe qui nécessite à la fois une excellente connaissance des technologies, des bons profils et un environnement technologique adapté.

Une bonne maitrise de l’ensemble de ces dimensions est essentielle pour garantir une mise en production efficace​.

 

Notre accompagnement

 

Nous vous aidons à faciliter le process d’industrialisation en anticipant au maximum la réalisation du cas d’usage. Notre objectif consiste à vous orienter vers une méthodologie de mise en production fréquente pour habituer vos équipes à identifier et gérer les problématiques les plus récurrentes.

La qualification du cas d’usage repose sur les actions suivantes :

  • Evaluation du niveau de l’organisation en fonction du triptyque People, process et technologies ;
  • Identification d’un ensemble d’indicateurs de performance basés sur l’apport Business, la faisabilité, et la complexité ainsi que le niveau de maturité nécessaire pour industrialiser le cas d’usage ;
  • Définition de la gouvernance associée à la mise en place du process de qualification des cas d’usage IA ou produits IA à industrialiser ;
  • Construction d’un tableau de bord permettant de visualiser l’ensemble des indicateurs associés à chaque cas d’usage et visualisation du niveau de priorisation ;
  • Construction d’une roadmap permettant d’améliorer la maturité d’industrialisation de l’entité/organisation.

 

Nos accélérateurs Deloitte AIM​

 

  • Une échelle de maturité d’industrialisation construite à partir du triptyque​ ;
  • Un ensemble d’indicateurs de performances déployable (Précision, recall, …) ;
  • ​Une énumération des problématiques d’industrialisation récurrentes​ ;
  • Une connaissance des différentes technologies Cloud (AWS, GCP, Azure) pour faciliter l’industrialisation de produits IA/ML.

Nous proposons de préparer les modèles IA pour leur industrialisation en suivant les méthodologies Data/MLOps et proposons un suivi dans la maintenance en production.

 

Le MLOPS: une méthodologie d’industrialisation agile​

 

Le processus de mise en production nécessite l’intervention de plusieurs acteurs et de technologies pour construire une chaine efficace.

Les dernières méthodologies (DataOps, MLOps, AIOps) permettent de construire cette chaine de manière itérative et agile, en l’industrialisant avec peu d’éléments mais régulièrement pour la compléter progressivement.

 

Les méthodologies d’industrialisation les plus innovantes et efficaces​

 

Nous vous proposons les méthodologies les plus innovantes et les plus efficaces en matière d’industrialisation afin de maximiser les succès de mise en production des cas d’usages IA/Data Science. 

Le déploiement d’un cas d’usage nécessite :

  • Revue technique du produit IA à industrialiser afin de qualifier et quantifier l’effort technique nécessaire pour l’industrialisation​ ;
  • Définition du niveau de maturité nécessaire pour l’industrialisation du cas d’usage ;
  • Mise à niveau du cas d’usage en appliquant la méthodologie Data/MLOps et Test-Driven Development tout en intégrant les pratiques d’intégration continue et de développement continu (CI/CD) ;
  • Test de performance du cas d’usage mis à jour en environnement de test ;
  • Déploiement en environnement de recette et monitoring de la performance ;
  • Transfert de connaissances/compétences aux équipe clients pour le déploiement en environnement de production.

 

Le suivi dans la maintenance :

  • Identification des besoins humains et techniques nécessaires pour la maintenance​ ;
  • Définition de la gouvernance (gestion des incidents, monitoring des modèles, fréquence de réentrainement,…) ;
  • Accompagnement de plusieurs mois afin d’adapter le modèle en fonction de son comportement.

 

Nos accélérateurs Deloitte AIM​

 

  • Un savoir-faire dans le déploiement et la maintenance de cas d’usage IA/Data Science ;
  • ​Un rapport privilégié avec Deloitte Digital Factory dont certaines activités consistent à gérer le cycle de vie d’un produit industrialisé.

Pourquoi Deloitte ?

Nous combinons notre expertise technique en AI/ML OPS avec nos approches Agile pour créer un process d’industrialisation le plus agile possible​.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur notre accompagnement ? Contactez-nous.

Notre objectif consiste à faire monter en compétence les équipes clients afin d’être rapidement indépendant dans la capacité à industrialiser des produits​.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur notre accompagnement ? Contactez-nous.

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Gilles Lucien

Associé Conseil
01 40 88 28 00