Industrialiser l’IA : stabiliser, déployer et maintenir ses cas d’usage en production
Faire franchir à un prototype prometteur le mur de la mise en production et de l'exploitation durable
- Certifié Qualiopi
- 0,43 jour — 3 h
- À distance
- Expert
- Finançable OPCO
Le prototype fonctionnait en atelier et convainc en démonstration. Puis viennent les vrais volumes, les cas particuliers non prévus, les questions d'accès aux données, la reprise par une équipe d'exploitation et le coût réel d'une utilisation quotidienne. Beaucoup de cas d'usage s'arrêtent là.
Ce format court s'adresse à des profils expérimentés. Il traite le passage à l'échelle : critères de sélection des cas d'usage à industrialiser, exigences techniques et organisationnelles à satisfaire, dispositif de surveillance en production et conditions d'arrêt d'un cas d'usage devenu inutile.
Objectifs pédagogiques
- Évaluer la capacité d'un prototype à supporter un usage réel et durable
- Définir les exigences de données d'accès et de traçabilité avant déploiement
- Organiser le transfert du cas d'usage vers une équipe d'exploitation
- Mettre en place la surveillance des performances et des dérives en production
- Décider de la poursuite de l'évolution ou de l'arrêt d'un cas d'usage
Programme de la formation
Avant la formation
Analyse du besoin et test de positionnement. Vos réponses sont partagées avec votre formateur afin d'adapter la formation à votre niveau et votre contexte professionnel.
Tous les prototypes ne méritent pas la production
- Écart entre conditions de démonstration et conditions réelles d'usage
- Volumes cas particuliers et comportements aux bords
- Dépendances techniques et réversibilité des choix
- Coût d'exploitation rapporté à l'usage attendu
Réunir les conditions avant de basculer
- Chaîne de données d'alimentation et contrôles de qualité
- Gestion des accès des secrets et des traces
- Procédure de déploiement de retour arrière et de version
- Documentation et dossier de transfert à l'exploitation
La mise en production n'est pas la fin du projet
- Surveillance des performances et détection des dérives
- Boucle de retour des utilisateurs vers l'équipe produit
- Rythme de réévaluation et gestion des évolutions de modèle
- Critères et procédure d'arrêt d'un cas d'usage
Après la formation
E-learning accessible en illimité dans le temps. Évaluation de niveau afin de suivre votre progression.
Les points forts
Les avis de nos apprenants
Prochaines sessions
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À qui s'adresse cette formation ?
Responsables data et IA architectes chefs de projet techniques et responsables de production ayant déjà mené des expérimentations.
Financer cette formation
Mon Pôle Formation est un organisme certifié Qualiopi au titre des actions de formation. À ce titre, cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle.
Le plan de développement des compétences regroupe l'ensemble des actions de formation décidées par l'employeur. Votre OPCO prend généralement en charge les coûts pédagogiques, et parfois la rémunération, les frais de transport, de repas et d'hébergement.
Tous les salariés peuvent en bénéficier, quels que soient la nature et la durée de leur contrat. Rapprochez-vous de votre service RH ou formation : nous montons le dossier avec vous.
Vous versez chaque année une Contribution à la Formation Professionnelle. Elle ouvre droit à une prise en charge par votre fonds d'assurance formation : FIFPL, AGEFICE, FAFCEA, VIVEA ou OPCO selon votre activité.
Nous préparons pour vous le devis, le programme détaillé et l'attestation nécessaires au dossier.
Selon votre projet professionnel, France Travail peut financer tout ou partie de la formation via l'Aide Individuelle à la Formation. Le dossier se construit avec votre conseiller à partir de notre devis.
Vous pouvez régler la formation directement, en une fois ou jusqu'à 6 fois sans frais. Contactez un conseiller pour définir l'échéancier : 01 87 66 57 66.
Questions fréquentes
Quand ses résultats restent stables sur des données qu'il n'a pas vues, que son alimentation est assurée sans intervention manuelle et qu'une équipe est prête à en assumer l'exploitation. Beaucoup de démonstrateurs convaincants échouent sur ces trois points, indépendamment de la qualité du modèle lui-même.
En surveillant à la fois la distribution des données entrantes, les indicateurs de qualité disponibles et les signaux d'usage comme les reprises manuelles ou les abandons. La dérive se manifeste souvent d'abord dans les données d'entrée, bien avant de devenir visible dans les résultats produits.
Les exigences de données et d'accès, la procédure de reprise en cas d'incident, les seuils de surveillance retenus et les conditions dans lesquelles l'usage doit être suspendu. Un transfert réduit au code et à un accès laisse l'exploitation sans moyen de décider quoi que ce soit le jour d'un incident.