PredexIA | Experts en industrialisation de l’IA : MLops et LLMops
L’industrialisation de l’IA permet de passer de la simple démonstration de capacité à l’exploitation réelle de cette technologie disruptive. PredexIA vous accompagne dans cette étape cruciale !
Nos experts déploient, maintiennent et supervisent les modèles d’IA et les LLM sur des infrastructures fiables, scalables et sécurisés.
Déploiement de l’IA : un enjeu essentiel
Le déploiement de l’IA et des modèles d’intelligence artificielle est devenu un enjeu majeur pour les entreprises. Les modèles d’IA deviennent en effet chaque jour plus puissants, et permettent d’automatiser ou d’aider à réaliser de plus en plus de tâches de la vie quotidienne et professionnelle. Encore faut-il pouvoir les utiliser de manière fiable !
PredexIA a développé une solide expertise pour industrialiser des modèles d’IA. Qu’il s’agisse de modèles de Machine Learning, de Deep Learning, ou même des LLM (Large Langage Model, modèles de langage utilisés en IA générative), nous saurons les intégrer dans votre système d’information, en les rendant scalables, fiables – sans oublier d’assurer leur maintenance !
MLOps
LLMOps
La méthode PredexIA pour industrialiser un algorithme IA
Industrialiser l’algorithme IA est l’étape clé d’un projet réussi. Terminée, l’époque où les projets d’IA se limitaient à des POC (Proof Of Concepts) destinés à ne jamais être déployés en production ! Chez PredexIA, nous sommes convaincus que l’IA a atteint son stade de maturité, et que cette technologie est prête à venir améliorer les process concrets des entreprises. Aujourd’hui, nous ne proposons que des projets destinés à être déployés en production !
Le déploiement en intelligence artificielle nécessite une approche spécifique. La nôtre est avant tout pragmatique :
- Dès le départ, nous concevons avec vous des modèles pensés pour s’intégrer dans les processus métier, et étudions avec soin leur valeur ajoutée
- Lors de la création du modèle, nous le développons en pensant à son intégration et à son utilisation en production, en veillant notamment à ce qu’il soit généralisable et fiable
- Lors de l’industrialisation du modèle d’intelligence artificielle, nous choisissons et configurons une infrastructure robuste, scalable, sécurisée, et intégrée avec vos autres applications
MLops services : déploiement de modèles de Machine Learning et Deep Learning
Nous sommes experts en MLops services. Le MLops, pour Machine Learning Operations, est la discipline spécialisée dans l’industrialisation des modèles d’IA. Il regroupe plusieurs expertises :
- Automatisation des pipelines de transformation des données, pour pouvoir connecter directement les données brutes au modèle déployé
- Conception de l’architecture et déploiement sur une infrastructure scalable et sécurisée
- Monitoring des performances du modèle pour pouvoir identifier et corriger les dérives
Le MLops consulting couvre l’ensemble de ces étapes, et vous permet d’intégrer l’IA au cœur même de vos processus métier.
LLMops : industrialiser les modèles de langage d’IA générative
Le LLMops, pour Large Langage Model Operation, est l’extension du MLops appliquée aux LLM (Large Langage Model, modèles de langage large). Ces modèles sont en effet tellement énormes qu’ils ne peuvent pas être déployés sur les mêmes infrastructures que celles utilisées dans le MLops, et de nouvelles expertises sont nécessaires pour les déployer.
Chez PredexIA pour industrialiser les scripts d’intelligence artificielle nous avons appris à maîtriser les architectures à base de GPUs ! En effet pour que ces modèles puissent avoir des temps d’inférence acceptables, il est nécessaire d’utiliser la puissance de calcul des GPUs qui viennent remplacer les CPUs, moins adaptés aux modèles basés sur des réseaux de neurones :
- Choix des GPUs adaptés à la taille du modèle et aux temps d’inférences attendus
- Déploiement multi-GPUs
- Configuration de la stack technique, depuis le driver Nvidia jusqu’à la version de la librairie (PyTorch ou Tensorflow) utilisée
- Optimisation des modèles
- Configuration d’un serveur d’inférence pour minimiser les temps de réponse et multiplier le nombre de requêtes simultanées acceptées
L’expérience de nos experts MLops et LLMops vous feront gagner un temps précieux lors du déploiement de vos solutions d’IA génératives !
Les compétences nécessaires au MLops et au LLMops nécessaires à la réussite de l’industrialisation des projets d’IA sont très techniques, et assez différentes du DevOps et des process de déploiement plus traditionnels. Mettre en production des modèles d’IA ou des systèmes à base d’IA nécessite une gestion spécifique, une infrastructure adaptée et correctement configurée, et un processus de supervision dédié.
Nos consultants MLops sont engagés au quotidien pour vous proposer une expertise à l’état de l’art sur les briques technologiques MLops et LLMops. Notre objectif : industrialiser des solutions d’IA matures et intégrées dans les processus métier réels, pour permettre à nos clients d’exploiter toute la puissance de cette technologie.
Le déploiement de l’intelligence artificielle en entreprise nécessite des briques techniques éprouvés, fiables et pérennes.
En très grande majorité nous développons nos modèles d’IA en Python, en utilisant les librairies classiques de Machine Learning et de Deep Learning telles que : scikit-learn, Python, Tensorflow, HuggingFace…
Pour industrialiser les scripts IA nous utilisons ensuite des conteneurs Docker pour déployer nos solutions dans des infrastructures on-premise, ou dans le cloud chez un hyperscaler (AWS, Azure, ou GCP) ou chez un acteur européen tel que OVH. Le choix du fournisseur d’infrastructure est bien sûr le choix du client : nous l’accompagnons en lui décrivant les avantages et inconvénients de chaque solution, puis nous nous occupons de configurer la solution retenue.
Il ne tient plus qu’à vous d’industrialiser vos algorithmes d’intelligence artificielle : contactez-nous et nous serons ravis de discuter de votre projet avec vous.
