Mise en production IA : passez du prototype à une solution réellement utilisée
Un prototype ou un modèle IA peut donner de bons résultats en phase de test sans être encore prêt à fonctionner dans votre environnement réel. Son intégration au système d’information, son déploiement sur le terrain et son suivi dans la durée doivent être pensés en fonction de vos usages et de vos contraintes opérationnelles.
Adventiel vous accompagne dans la mise en production de vos projets IA, de la préparation du déploiement jusqu’à leur intégration et leur supervision, dans des environnements centralisés comme au plus près du terrain avec des architectures EDGE.
Votre projet IA fonctionne. Mais est-il prêt pour la production ?
Obtenir des résultats satisfaisants avec un prototype constitue une étape importante. Mais entre un modèle testé dans un environnement maîtrisé et une solution utilisée quotidiennement par les équipes, de nouvelles contraintes apparaissent.
Le modèle doit accéder aux bonnes données, communiquer avec les applications ou les équipements concernés et fonctionner dans les conditions réelles d’utilisation. Selon le contexte, il faut également composer avec une connectivité limitée, des ressources matérielles contraintes, plusieurs sites à équiper ou des traitements qui doivent être réalisés directement sur le terrain.
Le passage en production soulève aussi une question qui dépasse le déploiement initial : comment s’assurer que la solution continue de fonctionner et que ses résultats restent pertinents dans le temps ?
La mise en production d’une IA consiste donc à transformer un prototype validé en une solution intégrée à son environnement, exploitable au quotidien et capable d’évoluer avec les usages.
Choisir l’architecture de déploiement à partir des conditions terrain
Obtenir des résultats satisfaisants avec un prototype constitue une étape importante. Mais entre un modèle testé dans un environnement maîtrisé et une solution utilisée quotidiennement par les équipes, de nouvelles contraintes apparaissent.
Cette approche prend une importance particulière dans les filières du vivant. Les projets peuvent devoir fonctionner dans un atelier, au champ, dans un élevage ou directement sur un équipement. Dans ces environnements, la performance technique de la solution ne constitue qu’une partie de l’équation : elle doit aussi pouvoir fonctionner là où la donnée est produite et là où son résultat doit être utilisé. Cette logique se traduit notamment par des projets où les traitements IA sont exécutés directement sur des équipements terrain, afin de rapprocher l’analyse de la donnée produite et de limiter la dépendance à la connectivité.
Le modèle doit accéder aux bonnes données, communiquer avec les applications ou les équipements concernés et fonctionner dans les conditions réelles d’utilisation. Selon le contexte, il faut également composer avec une connectivité limitée, des ressources matérielles contraintes, plusieurs sites à équiper ou des traitements qui doivent être réalisés directement sur le terrain.
Le passage en production soulève aussi une question qui dépasse le déploiement initial : comment s’assurer que la solution continue de fonctionner et que ses résultats restent pertinents dans le temps ?
La mise en production d’une IA consiste donc à transformer un prototype validé en une solution intégrée à son environnement, exploitable au quotidien et capable d’évoluer avec les usages.
Des expertises Data & IA capables d’aller jusqu’au déploiement
-
+ 50 ans
d'expérience au service des métiers et des systèmes d'information des filières du vivant
-
5
experts Data & IA aux profils complémentaires
-
2
modes de déploiement selon les usages : centralisé ou EDGE
-
4
dimensions couvertes : industrialisation, déploiement centralisé, EDGE et monitoring en production
Industrialiser, déployer, superviser : les quatre dimensions de la mise en production
Mettre une IA en production impose de préparer l’intégration de la solution, de choisir une architecture adaptée à ses conditions d’utilisation et d’organiser son fonctionnement après le déploiement.
Quatre dimensions se complètent pour passer du prototype à une solution exploitable dans son environnement :
-
Industrialisation de la chaîne de production des modèles IA
Structurer et fiabiliser les étapes nécessaires pour passer du prototype validé à une solution prête à être déployée et à évoluer.
-
Déploiement d'IA dans des systèmes centralisés
Intégrer et exécuter la solution IA au sein d’une infrastructure centralisée lorsqu’elle correspond aux usages, aux flux de données et à l’architecture du système d’information.
-
Déploiement d'IA EDGE (local)
Rapprocher les traitements de la source de données lorsque l’IA doit fonctionner directement sur le terrain, sur un équipement ou dans un environnement soumis à des contraintes de connectivité.
-
Monitoring d'IA en production
Suivre le fonctionnement de la solution après son déploiement afin d’identifier les évolutions nécessaires et de maintenir son adéquation avec les usages.
Le passage en production est réussi lorsque la solution peut être exploitée dans son environnement, suivie après son déploiement et adaptée lorsque les données ou les usages évoluent.
Une trajectoire de mise en production en quatre étapes
La mise en production commence par l’analyse de l’existant. Nous examinons le prototype ou la solution IA, les données qu’elle utilise, son environnement cible et les conditions dans lesquelles ses résultats devront être exploités.
À partir de ces éléments, l’architecture de déploiement peut être définie. Traitement centralisé, exécution locale ou architecture combinant plusieurs environnements : le choix dépend des contraintes techniques, mais aussi de la réalité des usages.
La solution est ensuite intégrée à son environnement : sources de données, système d’information, applications ou équipements concernés. Cette étape permet de passer d’un prototype isolé à une solution accessible dans les conditions prévues pour son utilisation.
Après le déploiement, le suivi permet d’observer le comportement de la solution en production, d’identifier les évolutions nécessaires et de l’adapter lorsque les données, les usages ou l’environnement changent.
Les expertises Data & IA à mobiliser selon votre projet
Les cinq composantes de l’expertise correspondent à des moments ou à des usages différents : cadrer une opportunité, comprendre les données, construire un modèle, concevoir un assistant ou préparer le passage en production.
Conseil & Acculturation
Identifier les opportunités réellement pertinentes, évaluer l’existant et structurer la démarche avant d’engager un projet.
Analyse statistique & Aide à la décision
Explorer et fiabiliser les données pour faire émerger des tendances et construire des indicateurs utiles à la décision.
Modélisation IA & Prédiction
Exploiter les données pour prévoir un événement, détecter une anomalie ou analyser automatiquement des images, des sons et d’autres données complexes.
IA Générative & Assistants
Faciliter l’accès à la connaissance, simplifier la collecte d’informations ou accompagner certains processus grâce aux interfaces conversationnelles et assistants IA.
Conseil & Acculturation
Identifier les opportunités réellement pertinentes, évaluer l’existant et structurer la démarche avant d’engager un projet.
Analyse statistique & Aide à la décision
Explorer et fiabiliser les données pour faire émerger des tendances et construire des indicateurs utiles à la décision.
Modélisation IA & Prédiction
Exploiter les données pour prévoir un événement, détecter une anomalie ou analyser automatiquement des images, des sons et d’autres données complexes.
IA Générative & Assistants
Faciliter l’accès à la connaissance, simplifier la collecte d’informations ou accompagner certains processus grâce aux interfaces conversationnelles et assistants IA.
Des projets IA déployés dans des environnements réels
Passer du prototype à l’usage implique d’adapter chaque déploiement à son environnement, aux équipements disponibles et aux contraintes du terrain. Découvrez des projets dans lesquels l’intelligence artificielle quitte l’environnement de test pour être utilisée dans des conditions opérationnelles.
Aucun article trouvé.
Passez de votre prototype IA à une solution opérationnelle
Vous disposez d’un prototype ou d’une solution IA que vous souhaitez intégrer à votre environnement, déployer sur le terrain ou exploiter à plus grande échelle ? Nos experts Data & IA vous accompagnent pour préparer sa mise en production et organiser son exploitation après le déploiement.
Questions fréquentes sur la mise en production IA
Qu'est-ce que la mise en production d'une IA ?
La mise en production d’une IA consiste à faire passer un modèle ou un prototype validé vers un environnement dans lequel il pourra être réellement utilisé. Elle comprend notamment son intégration aux données et aux systèmes existants, son déploiement dans l’environnement cible et l’organisation de son suivi dans la durée.
Comment passer un modèle IA du prototype à la production ?
Le passage en production commence par l’analyse du modèle, de ses données et de son environnement cible. Il faut ensuite définir l’architecture de déploiement, intégrer le modèle aux systèmes ou équipements concernés, organiser son exploitation puis prévoir le suivi de son fonctionnement. Les modalités dépendent du cas d’usage et des contraintes opérationnelles.
Quelle est la différence entre modélisation IA et mise en production IA ?
La modélisation IA consiste à construire et évaluer un modèle capable d’exploiter des données pour répondre à un besoin : détecter un événement, anticiper une évolution ou analyser automatiquement une information, par exemple. La mise en production intervient lorsque ce modèle doit être intégré à son environnement réel, déployé auprès de ses utilisateurs ou sur des équipements et suivi dans la durée. Les deux expertises sont complémentaires.
Qu'est-ce que le MLOps ?
Le MLOps désigne un ensemble de pratiques permettant d’organiser et de fiabiliser le cycle de vie des modèles de machine learning lorsqu’ils sont déployés en production. Il contribue notamment à structurer leur déploiement, leur exploitation, leur suivi et leurs évolutions.
Quelle est la différence entre un déploiement IA centralisé et EDGE ?
Dans un déploiement centralisé, les traitements sont réalisés sur une infrastructure centrale à laquelle les données sont transmises. Avec un déploiement EDGE, tout ou partie du traitement est réalisé localement, au plus près de la source de données. Cette approche peut notamment être pertinente lorsque la connectivité est limitée, lorsque les traitements doivent être réalisés directement sur le terrain ou lorsque le projet nécessite une forte proximité entre la donnée et son traitement.
Comment superviser une IA une fois mise en production ?
Les données, les usages et l’environnement dans lequel fonctionne une solution IA peuvent évoluer. La supervision permet de suivre son comportement une fois en production, d’identifier d’éventuels écarts et de déterminer si des adaptations sont nécessaires pour conserver une solution cohérente avec les usages attendus.