L’un des défis majeurs que rencontre les entreprises aujourd’hui, lorsque l’on parle d’intelligence artificielle (IA), réside dans la mise en œuvre de l’apprentissage automatique (machine learning). Autrement dit, franchir l’étape de l’opérationnel en réussissant l’entrainement et le déploiement en continu pour, in fine, dégager de la valeur pour l’entreprise.  

Il est estimé qu’en 2021, au moins 50% des projets de machine learning ne seront pas déployés, en raison de lacunes sur le plan opérationnel (source: Gartner). D’où l’intérêt de mettre en place des méthodes qui permettent de soutenir et d’optimiser la production de projets en machine learning. 

Le MLOps apporte ainsi une proposition forte : apporter au machine learning la rapidité et l’agilité de DevOps, afin d’accélérer la mise en place, et la rentabilisation de l’IA. Dans ce webinaire, Neos vous introduira aux bonnes pratiques et aux fondations de MLOps, dans le cadre du cycle de vie du machine learning.