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Gestion des données et des variables
Un ML fiable commence par des données fiables. Nous mettons en place un référentiel de variables pour que l'entraînement et la production utilisent les mêmes variables, relions chaque modèle aux données qui l'ont produit, posons des contrôles qualité sur vos chaînes et gouvernons les jeux de données d'entraînement, de validation et d'inférence.
Nous rendons vos données d'apprentissage fiables : un référentiel de variables (feature store) pour des variables cohérentes, une traçabilité de la source au modèle, des contrôles qualité sur chaque chaîne et des jeux de données gouvernés — pour que chaque résultat soit reproductible et auditable.
Ce qui est inclus
- Mise en place d'un référentiel de variables
- Traçabilité des données et des modèles
- Contrôles et standards de qualité des données
- Jeux de données d'entraînement, de validation et d'inférence gouvernés
Comment nous procédons
Un chemin clair, du premier échange à un système que votre équipe exploite.
- Étape 1:
Cartographier données et variables
Nous retraçons l'origine de chaque variable et les écarts entre entraînement et production.
- Étape 2:
Concevoir le référentiel et la traçabilité
Une définition par variable, des jeux de données versionnés et une traçabilité reliant sources, variables et modèles.
- Étape 3:
Automatiser les contrôles qualité
Des contrôles de schéma, de fraîcheur et de plage à chaque étape arrêtent les mauvaises données avant qu'elles n'atteignent un modèle.
- Étape 4:
Gouverner et documenter
Standards de validation, responsables et documentation, pour des jeux de données fiables et auditables dans la durée.
Les technologies que nous utilisons
Choisies selon votre environnement : nous travaillons dans votre cloud et avec les outils que vous utilisez déjà.
Plateformes MLOps
- PyTorch
- TensorFlow
- Vertex AI
- MLflow
- Kubeflow
- Prometheus
- Grafana
Langages
- Python
- SQL
- FastAPI
Ingénierie des données
- BigQuery
- Snowflake
- PostgreSQL
- dbt
- Airflow
- Spark
- Databricks
- Delta Lake
- Power BI
En pratique
DistributionUne fondation de données et de variables unifiée pour un distributeur australien
Les données étaient dispersées entre tableurs et systèmes opérationnels, et chaque rapport se construisait à la main.
80 %De temps de production des rapports en moins
Mission client · anonymisée
Lire l'étude de casQuestions fréquentes
Avons-nous besoin d'un référentiel de variables ?
Oui si plusieurs modèles partagent des variables, ou si l'entraînement et la production les calculent différemment. Pour un seul modèle, une chaîne bien testée peut suffire, et nous vous le dirons.
Comment reliez-vous une prédiction à ses données ?
Jeux de données, variables et modèles sont versionnés et reliés entre eux : chaque prédiction peut être rattachée à la version du modèle, aux variables et aux données sources qui l'ont produite.
Quels contrôles qualité ajoutez-vous ?
Des contrôles de schéma, de fraîcheur, d'exhaustivité et de plage à chaque étape. Un échec arrête les mauvaises données avant l'entraînement ou la production.
Avec quelles plateformes travaillez-vous ?
BigQuery, Snowflake, Spark et Airflow, ainsi que les fonctions de référentiel et de traçabilité de Vertex AI et MLflow, choisies selon ce que vous utilisez déjà.
Cela aide-t-il pour les audits ?
Oui. Des jeux de données versionnés, une traçabilité complète et des standards de validation documentés donnent aux auditeurs et aux équipes risques les preuves qu'ils demandent, dans une démarche alignée sur le RGPD et l'EU AI Act.