Résumé
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.
Expertise
IA / ML
Modèles utiles avec traçabilité et garde-fous.
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
Livrables
- 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
MLOpsLLM + garde-fousObservabilité modèlesSecurity / IAMCost controlPlaybooks / runbooks
Aller plus loin
Aller plus loin
Approfondir la méthode, les offres, et des expertises complémentaires utiles au contexte.
Expertise liée
DataArchitecture data pragmatique, qualité, gouvernance et pipelines d’ingestion. Observabilité des données et supervision de la qualité.
Expertise liée
ObservabilityInstrumentation cohérente, budgets d'alerte centrés sur l'utilisateur, tableaux de bord opérationnels. Moins de bruit, plus d'actions.
Expertise liée
Architecture logicielle et applicativeArchitecture cible pragmatique, alignée sur les contraintes de sécurité, de scalabilité et de delivery. Décisions tracées (ADR), trajectoires incrémentales, garde-fous pour limiter les dérives.
Expertise liée
Développement logicielDelivery robuste : pipelines, qualité, sécurité. Équipes accompagnées sur les pratiques (tests, revues, CI/CD) et le delivery orienté produit.
Value in Vision