Contextes
Cas typiques
- Cadrage IA/ML (use cases, risques, data readiness)
- Déploiement de modèles/LLM avec monitoring, sécurité et contrôle des coûts
- Documentation et transfert : playbooks, runbooks, MLOps
Expertise
IA / ML
Modèles utiles avec traçabilité et garde-fous.
Vue d’ensemble
Cadrage des cas d’usage IA/ML, déploiement de modèles et LLM avec monitoring, sécurité, contrôle des coûts, et garde-fous pour les usages sensibles.
MLOpsLLM + garde-fousObservabilité modèlesSecurity / IAM
Livrables
Ce que vous obtenez
- Use cases IA cadrés (valeur, risques, données)
- Modèles/LLM déployés avec observabilité et sécurité
- Guides d’usage et runbooks pour exploitation et coûts maîtrisés
Outillage
Stack et outils mobilisés
MLOpsLLM + garde-fousObservabilité modèlesSecurity / IAMCost controlPlaybooks / runbooks
Aller plus loin
Méthode
Approche SharedSight : diagnostic court, décisions écrites et mise en œuvre encadrée
Offres
Offres : formes d'accompagnement, résultats attendus et mise en œuvre
Expertise liée
Data
Architecture data pragmatique, qualité, gouvernance et pipelines d’ingestion. Observabilité des données et supervision de la qualité.
Expertise liée
Développement logiciel
Mise en œuvre robuste : pipelines, qualité, sécurité. Équipes accompagnées sur les pratiques (tests, revues, CI/CD) et la réalisation orientée produit.
Expertise liée
Architecture logicielle et applicative
Architecture cible pragmatique, alignée sur les contraintes de sécurité, de scalabilité et de mise en œuvre. Décisions tracées (ADR), trajectoires incrémentales, garde-fous pour limiter les dérives.
Expertise liée
Observability
Instrumentation cohérente, budgets d'alerte centrés sur l'utilisateur, tableaux de bord opérationnels. Moins de bruit, plus d'actions.
Value in Vision