Tâches clés aux principales étapes MLOps

MLOps pour les affaires

Arne Jonas Warnke

Head of Emerging Curriculum

La phase de conception

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Repérer et hiérarchiser les cas d'usage

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Repérer des cas d'usage MLOps potentiels
Évaluer leur valeur d'affaires
Les hiérarchiser
Commencer par développer une application MLOps

Hiérarchisation

Exigences d'affaires

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Comprendre les exigences d'affaires, p. ex. :

Coter tous les clients automatiquement
Chaque jour
Réduire les comptes impayés de 30 %
Cotation transparente

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Exigences d'affaires

Supposons que l'équipe et la techno sont en place

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Supposons que nous ayons

Les compétences
La technologie
La culture

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Équipe qui collabore étroitement

Créer un plan de projet

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Créer un plan de projet, incluant :

Approche de gestion de projet
Outils et infrastructure
Ressources
Risques
...

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Plan de projet

Repérer les bonnes données

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Repérer les bonnes données
- Pertinentes pour le problème d'affaires
- Fiables et disponibles en temps réel
- De haute qualité

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Rayons avec des documents papier

Comprendre et explorer vos données

Assurer :

Très peu de données manquantes
Variables nécessaires disponibles

Tâche de

Data scientist
Data engineer
Affaires / expert du domaine

Exploration des données

S'assurer que l'infrastructure est prête

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Technicien qui entretient l'infrastructure

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S'assurer que l'infrastructure est disponible
- P. ex., pour fournir des prédictions en temps réel
Tôt dans le projet
- Mettre en place des pipelines de données
- Tester l'infrastructure
- Etc.

Collecter et intégrer les données

Collecter les données de façon systématique
Les rendre accessibles au centre dans une base de données

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Tâche du

Data engineer

Passons à la pratique !

MLOps pour les affaires

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