Infrastructure

Mettre en œuvre des solutions d'IA en entreprise

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Créer ou acheter ?

Créer sur mesure

Plus de contrôle sur l'ensemble du système
Très adapté à votre entreprise
Exige plus de stratégie : conception, effectifs, entretien, coûts
Délais plus longs et coûts plus élevés
Pas garanti d'être le plus performant

Acheter l'existant

Utilisable tel quel
Moins de compétences spécialisées pour le développement
Personnaliser avec vos données
Consacrer plus de temps à la stratégie d'intégration

Choisir un environnement

Nuage

Nuage.

Sur site

Sur site.

Exigences techniques

Les solutions d'IA peuvent exiger un matériel différent
Doit gérer
- Des volumes de données plus élevés
- Plus de complexité
- Des processus logiciels typiques

Exigences techniques

Infrastructure de données

Exigences techniques

Environnement de dev IA

Exigences techniques

Infrastructure de déploiement.

Infrastructure de données

Stockage.

Infrastructure de données

Stockage et pipelines de données.

Gérer plus de volume
Mettre à jour pour aller plus vite

Infrastructure de données

Stockage et pipelines de données.

Modèle d'IA.

Environnement de développement IA

Environnement de dev IA.

Environnement de développement IA

Calcul.

Environnement de développement IA

Algorithme.

Infrastructure de déploiement

Où la solution sera hébergée, utilisée, surveillée, sécurisée, etc.
Intégrera éventuellement le MLOps et le DevOps

Questions à se poser

Quelle est l'interface de l'utilisateur final ?
Faut-il la créer ou intégrer la solution d'IA à un système existant ?
La solution d'IA doit-elle être en temps réel ?
Qui doit pouvoir y accéder ?

Passons à la pratique !

Mettre en œuvre des solutions d'IA en entreprise

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