capacité 04
Socle data & MLOps
Le moteur sous le capot, opéré dans la durée.
Extraction et structuration de vos données métier, fine-tuning quand il apporte un gain mesurable, évaluation contre golden dataset, monitoring et ré-entraînement programmé. Pas un POC : un système maintenu.
- évaluation
- eval continue
- nature
- système maintenu
Le moteur, pas la démo.
Un agent qui fonctionne le jour de la démo et qui se dégrade en silence trois mois plus tard ne sert à rien. Le socle data et MLOps, c'est ce qui fait qu'un système d'IA tient dans la durée : de la donnée propre en entrée, une qualité mesurée à chaque version, une surveillance en production.
C'est la brique invisible derrière nos agents et nos bases RAG. Elle n'est pas optionnelle : c'est elle qui transforme une preuve de concept en un système exploitable, audité et opéré.
le cycle, en cinq temps
Comment on opère un socle dans la durée.
- 01
Extraction et structuration des données
On va chercher vos données là où elles vivent (ERP, GED, mails, contrats, exports métier), on les nettoie, on les normalise et on les versionne. C'est la matière première : sans socle propre, aucun modèle ne tient.
- 02
Fine-tuning, si le gain est mesurable
On ne fine-tune pas par principe. On le fait quand un jeu d'exemples validés prouve un gain chiffré sur votre tâche. Le plus souvent, un bon RAG et de bons prompts suffisent. Quand le fine-tuning sert, il est tracé et reproductible.
- 03
Évaluation contre un golden dataset
Chaque version est mesurée contre un jeu de référence figé : exactitude, sources, formats, cas limites. On compare avant et après, chiffre à l'appui. Rien ne part en production sur une impression.
- 04
Monitoring en production
Une fois en prod, on surveille la qualité des réponses, la dérive, les coûts et les temps de réponse. Les régressions sont détectées tôt, pas remontées par vos utilisateurs trois semaines plus tard.
- 05
Ré-entraînement programmé
Vos données bougent, votre métier aussi. Le socle se rejoue à intervalle défini sur la donnée fraîche, réévalué contre le golden dataset avant chaque remise en service. Le système ne se dégrade pas avec le temps, il s'entretient.
Le cycle ne s'arrête pas à la mise en production : il boucle. Données fraîches, réévaluation, remise en service. C'est la différence entre un livrable figé et un système vivant.
Ce que ce n'est pas.
On préfère être clairs sur la frontière. Le socle MLOps n'est ni un gadget, ni un point d'étape qu'on coche.
- Pas un POCOn ne livre pas une démonstration sans suite. Tout ce qu'on met en place est pensé pour rester en production.
- Pas du fine-tuning par défautLe fine-tuning a un coût et une dette. On ne le déclenche que lorsqu'un gain chiffré le justifie, jamais pour la vitrine.
- Pas de qualité à l'estimeChaque version est mesurée contre un golden dataset. Le calcul est déterministe, codé, reproductible : pas une impression de réunion.
trente minutes
On regarde vos données,
on dit ce qui tient.
Visio avec un ingénieur senior. Vous décrivez vos sources et votre cas, on évalue ce qu'un socle data et MLOps peut tenir dans la durée. Pas de promesse de POC.