Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Versioning de modèles et de données
Systèmes de suivi des versions pour les datasets, features et modèles ML assurant la reproductibilité et la traçabilité
Pipelines CI/CD pour Machine Learning
Automatisation du build, test et déploiement des modèles ML avec intégration continue et déploiement continu adaptés
Monitoring et observabilité des modèles
Surveillance en temps réel des performances, dérives de données et comportements anormaux des modèles en production
Gestion de l'infrastructure ML
Orchestration des ressources computationnelles pour l'entraînement, le déploiement et l'inférence des modèles ML
Feature Engineering et Feature Stores
Centralisation et gestion des features pour assurer la cohérence entre l'entraînement et la production
A/B Testing et expérimentation
Frameworks de test comparatif pour évaluer et déployer progressivement les nouveaux modèles
MLOps Platforms et outils
Solutions intégrées pour orchestrer l'ensemble du cycle de vie ML de l'expérimentation à la production
Déploiement de modèles (Model Deployment)
Stratégies et patterns de déploiement incluant batch, real-time, serverless et edge computing
Gouvernance et éthique en production
Cadres de conformité, auditabilité et gestion des biais pour les systèmes IA en production
AutoML et automatisation
Outils d'automatisation de l'ingénierie des features, sélection de modèles et optimisation des hyperparamètres
Edge MLOps
Déploiement et gestion de modèles ML sur dispositifs de edge avec contraintes de ressources et connectivité
Gestion du cycle de vie des modèles
Orchestration complète du cycle de vie des modèles de la création à la retraite en passant par la maintenance