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Supervision et observabilité des modèles
Les modèles se dégradent sans bruit : les données changent, le comportement dérive, la latence augmente. Nous instrumentons vos modèles et vos données de bout en bout, alertons le bon responsable avec un guide d'action, déclenchons une remédiation automatique quand c'est sûr, et vous donnons des tableaux de bord qui montrent la santé des modèles d'un coup d'œil.
Nous plaçons vos modèles en production sous surveillance — précision, dérive, biais, latence et usage — avec des alertes qui atteignent la bonne personne et une remédiation qui peut s'exécuter seule, pour que les problèmes apparaissent avant de vous coûter.
Ce qui est inclus
- Suivi de la précision, de la dérive, des biais, de la latence et de l'usage
- Alertes avec remédiation automatique
- Tableaux de bord d'observabilité et indicateurs opérationnels
- Analyse des causes des incidents de modèle et de plateforme
Comment nous procédons
Un chemin clair, du premier échange à un système que votre équipe exploite.
- Étape 1:
Définir les indicateurs de santé
Seuils de précision, de dérive, de biais, de latence et d'usage fixés pour chaque modèle, avec un responsable nommé.
- Étape 2:
Instrumenter modèles et données
Entrées, prédictions et résultats collectés en production, sans ralentir le modèle.
- Étape 3:
Alerter et corriger
Les alertes arrivent au responsable avec un guide d'action ; les corrections sûres, comme un réentraînement, s'exécutent automatiquement avec validation.
- Étape 4:
Revoir et ajuster
Des revues régulières suppriment les alertes inutiles et resserrent les seuils à mesure que chaque modèle est mieux connu.
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
LogistiqueSupervision des modèles et détection de dérive pour un logisticien australien
Des modèles d'IA en production sans supervision : les problèmes n'apparaissaient que lorsque l'exploitation les subissait.
Temps réelVisibilité sur les performances des modèles
Mission client · anonymisée
Lire l'étude de casQuestions fréquentes
Que surveillez-vous exactement ?
La qualité et la dérive des données d'entrée, la distribution des prédictions, la précision dès que la vérité terrain arrive, les biais sur les segments clés, la latence, les erreurs et l'usage.
Que se passe-t-il quand une dérive est détectée ?
Une alerte part vers le responsable nommé avec un guide d'action. Quand c'est sûr, la remédiation s'exécute automatiquement — par exemple un réentraînement suivi d'une évaluation — et une personne valide la mise en production.
Supervisez-vous aussi les applications LLM ?
Oui, avec des signaux propres aux LLM comme la qualité des réponses et le taux d'hallucination. Voir notre service IA générative et LLMOps.
Quels outils utilisez-vous ?
Ceux que vous utilisez déjà — Vertex AI et MLflow pour les modèles, BigQuery ou Snowflake pour les données, et votre système d'alerte — en n'ajoutant des composants que là où il manque quelque chose.
Pouvez-vous aider à trouver la cause d'un incident ?
Oui. L'analyse porte sur le modèle, les données et la plateforme, et se termine par une correction et un contrôle qui empêchent le même problème de revenir.