Santé : pipelines ML prêts pour la production (MLOps)

Défi

Des modèles de machine learning prometteurs sur le plan clinique restaient bloqués sur le chemin du prototype vers la production. Les déploiements étaient manuels et irréguliers, sans validation systématique des données, sans versioning des modèles ni détection de dérive : chaque mise en production faisait courir un risque réel dans un environnement réglementé. Faute de traçabilité et de suivi de conformité, l'équipe ne pouvait ni prouver le comportement d'un modèle déployé, ni expliquer pourquoi il avait évolué.

Solution

Nous avons livré une plateforme MLOps de bout en bout qui fait passer les modèles de santé d'un prototype validé à une production supervisée, via des pipelines CI/CD automatisés. La validation des données contrôle chaque mise en production, le versioning relie chaque modèle à ses données et à son code source, et la détection de dérive associée au suivi de conformité garde les modèles déployés observables et auditables. Le résultat : un chemin vers la production reproductible et gouverné, plutôt qu'une succession de transferts manuels fragiles.

Démarche

1. 1

   Nous avons audité le flux existant du prototype à la production afin d'identifier les points de blocage des mises en production et les ruptures de traçabilité réglementaire.

2. 2

   Nous avons mis en place des pipelines CI/CD qui automatisent la validation des données, le packaging des modèles et le déploiement, avec des builds conteneurisés et reproductibles.

3. 3

   Nous avons ajouté le versioning des modèles et des jeux de données afin que chaque artefact déployé soit relié aux données et au code exacts qui l'ont produit.

4. 4

   Nous avons instrumenté la détection de dérive et le suivi de conformité pour signaler tout changement de comportement et maintenir un cycle de vie auditable en production.