Passez de l'expérimentation au déploiement à grande échelle. Flowt conçoit des pipelines MLOps robustes pour mettre en production, monitorer et faire évoluer vos modèles de machine learning en continu.
Le MLOps (Machine Learning Operations) est l'ensemble des pratiques qui permettent de déployer, monitorer et maintenir des modèles de machine learning en production de manière fiable et reproductible. C'est le pont entre la data science et les opérations IT : versioning des modèles, CI/CD, tests automatisés, monitoring du drift et réentraînement. Chez Flowt, nous industrialisons vos modèles pour qu'ils génèrent de la valeur durablement, pas seulement dans un notebook.
Nous transformons vos modèles expérimentaux en artefacts reproductibles : versioning du code, des données et des modèles, containerisation Docker, création d'APIs d'inférence standardisées.
Surveillance continue des performances en production : détection du data drift, alertes sur dégradation, réentraînement automatique avec orchestration dbt & Airflow pour maintenir la précision dans le temps.
87% des modèles ML ne dépassent jamais le stade expérimental. Le MLOps garantit que vos modèles fonctionnent de manière stable et reproductible en conditions réelles, avec des garde-fous automatisés.
Automatisez le cycle de vie complet : du développement au déploiement en quelques heures au lieu de quelques semaines. Vos data scientists se concentrent sur la valeur, pas sur l'infrastructure.
Déployez vos modèles sur des infrastructures auto-scalables. Qu'il s'agisse de 10 ou 10 millions de prédictions par jour, l'infrastructure s'adapte à votre charge.
Chaque version de modèle, chaque jeu de données d'entraînement, chaque métrique est versionné et auditable. Essentiel pour la conformité réglementaire et la reproductibilité scientifique.
Infrastructure complète de bout en bout pour vos modèles :
Surveillez vos modèles en production en temps réel :
Infrastructure complète de bout en bout pour vos modèles :
la vitesse de déploiement des modèles en production grâce à l'automatisation CI/CD
de disponibilité moyenne des APIs d'inférence en production
de coûts d'infrastructure grâce à l'optimisation et l'auto-scaling
Découvrez comment nous avons accompagné nos clients dans leur transformation Data & IA.
Partenaire de confiance de grands comptes (EDF, Décathlon, BNP Paribas) et de nombreuses PME françaises, nous vous accompagnons pour atteindre vos objectifs.
Nous adaptons chaque projet à vos besoins spécifiques, votre secteur d'activité et vos infrastructures existantes.
Grâce à notre méthodologie agile, nous privilégions les succès courts et la collaboration avec vos équipes métiers.
Notre objectif : votre autonomie. Nous formons vos équipes pour qu'elles puissent faire évoluer la solution en interne.
Nos experts MLOps auditent gratuitement votre stack ML actuel et vous proposent une feuille de route pour passer à l'échelle. De l'expérimentation à la production, nous accompagnons vos data scientists dans l'industrialisation de leurs modèles.
Bénéficiez d'un audit gratuit de votre maturité MLOps.
Retrouvez les réponses aux questions les plus courantes sur le MLOps et l'industrialisation des modèles d'IA.
Le MLOps est l'application des pratiques DevOps au machine learning. Il couvre le versioning des modèles et des données, l'automatisation des pipelines d'entraînement, le déploiement continu, le monitoring en production et le réentraînement. L'objectif est de rendre le cycle de vie ML fiable, reproductible et scalable.
Selon Gartner, 87% des projets ML restent au stade expérimental. Les causes principales : manque d'infrastructure de déploiement, absence de monitoring, dette technique accumulée dans les notebooks, et déconnexion entre équipes data et IT. Le MLOps résout ces problèmes en créant un pont opérationnel entre la data science et la production.
Nous sélectionnons les outils adaptés à votre contexte : MLflow pour le tracking et le registry, Airflow pour l'orchestration, Docker et Kubernetes pour la containerisation, AWS SageMaker, Azure ML ou Vertex AI pour le compute. Le choix dépend de votre stack existant et de vos contraintes.
Un premier pipeline MLOps fonctionnel est opérationnel en 4 à 8 semaines. Cela inclut le packaging du modèle, le déploiement automatisé et le monitoring de base. L'implémentation complète avec feature store, A/B testing et réentraînement automatique prend 3 à 6 mois.
Oui. Même un seul modèle nécessite du monitoring (détection de drift), du versioning et une capacité de rollback. Le MLOps est un investissement qui se rentabilise dès le premier modèle et devient indispensable à mesure que vous en déployez davantage.
Le DevOps gère du code déterministe : même input = même output. Le MLOps ajoute la complexité des données et des modèles probabilistes : les performances peuvent se dégrader avec le temps (data drift), les données d'entraînement doivent être versionnées, et les tests incluent des métriques de qualité ML en plus des tests unitaires classiques.
Nous implémentons un monitoring continu qui compare les distributions des données d'entrée et des prédictions avec les références historiques. En cas de drift détecté, des alertes sont déclenchées et un pipeline de réentraînement peut être lancé automatiquement ou manuellement selon la criticité.
Oui, le transfert de compétences fait partie intégrante de nos projets. Nous formons vos data scientists et ingénieurs ML aux bonnes pratiques MLOps, aux outils déployés et à la maintenance des pipelines. Notre objectif est votre autonomie.
Contactez-nous pour un audit gratuit de votre maturité MLOps. Nous analysons votre stack actuel, identifions les quick wins et proposons une roadmap d'industrialisation adaptée à vos enjeux. Consultez aussi nos cas clients pour voir des exemples concrets.
