SVC.001 · PIPELINES
Pipelines MLOps reproductibles
CI/CD adapté à l'IA, conteneurisation, registre de modèles avec traçabilité des versions et des datasets, rollback automatique en cas de dégradation.
CI/CDMLFLOWROLLBACK
Déploiement de modèles IA et MLOps
Nous mettons vos modèles en production et les gardons en forme : pipelines CI/CD pour l'IA, monitoring de dérive, fine-tuning continu, hébergement GPU on-premise ou cloud suisse. Le déploiement modèles ia sans les mauvaises surprises.
01 · Cas d'usage typiquesQuatre piliers du MLOps.
Quatre piliers du MLOps.
Une discipline d'opération.
Un modèle qui fonctionne en notebook ne fonctionne pas forcément en production. Le déploiement modèles IA fiable nécessite des pipelines reproductibles, un monitoring rigoureux et une stratégie de mise à jour — surtout quand le modèle influence des décisions métier réelles.
Nous construisons l'infrastructure MLOps autour de vos contraintes : budget GPU, exigences de latence, obligations réglementaires, compétences de l'équipe interne. L'objectif est de vous rendre autonomes sur la maintenance, pas de créer une dépendance permanente.
SVC.002 · MONITORING
Monitoring de qualité
Sondes automatiques sur les sorties (LLM-as-judge), détection de dérive, suivi des coûts d'inférence et de la latence par percentile. Alertes sur seuils métier.
LLM-JUDGEDRIFTALERTES
SVC.003 · INFÉRENCE GPU
Hébergement & inférence GPU
Déploiement vLLM sur Kubernetes avec autoscaling. Dimensionnement GPU (A10G, A100, H100) selon le modèle, le volume et vos contraintes de souveraineté.
VLLMK8SGPU
SVC.004 · REPRISE
Reprise de déploiement existant
Audit technique d'une infrastructure en place, identification des points de fragilité, plan de stabilisation puis montée en compétences de votre équipe.
AUDITMIGRATIONDOC
02 · Notre approcheAudit, pipeline, observabilité.
Audit, pipeline, observabilité.
Du notebook à la production.
Le monitoring d'un modèle IA va au-delà de la disponibilité serveur. Nous instrumentons la qualité des sorties, la dérive des données d'entrée, les coûts d'inférence et la latence par percentile. Les alertes sont configurées sur des seuils métier — pas seulement techniques.
Étape 01
Audit & instrumentation
Inventaire de l'existant, qualité des logs, fragilités identifiées. Sondes posées avant toute refonte pour mesurer ce qui changera.
Étape 02
Pipeline reproductible
CI/CD, registre de modèles (MLflow, DVC), tests de régression et canary deployments. Rollback automatique en cas de dégradation détectée.
Étape 03
Monitoring continu
LLM-as-judge sur un jeu de référence, suivi de la dérive, coûts par requête, latence P95. Alertes configurées sur des seuils métier.
03 · Stack & technologiesNotre stack MLOps
Notre stack MLOps
de référence.
// inférence & orchestration
01
Moteur d'inférence GPU
vLLM
Batching continu, cache KV, débit maximal sur modèles open-weights.
02
Orchestration & autoscaling
Kubernetes
Autoscaling basé sur la charge réelle, rolling deploys, isolation des workloads.
03
A10G · A100 · H100
GPU NVIDIA
Dimensionnement selon la taille du modèle, le débit cible et le budget.
// pipeline & monitoring
04
Registre & versioning
MLflow · DVC
Traçabilité des versions de modèles, datasets, expérimentations.
05
Observabilité & alertes
Prometheus · Grafana
Métriques système et métier, dashboards, alertes configurables.
Pour les déploiements on-premise en Suisse, nous sélectionnons et configurons les GPUs selon le modèle et le volume de requêtes. Pour les entreprises sans serveurs dédiés, plusieurs hébergeurs cloud suisses référencés permettent un démarrage rapide sans compromettre la souveraineté des données.
04 · FAQ
Questions fréquentes.
05 · Aller plus loin
Services connexes.
- Applications IADéveloppement d'applications IA clé en main, fine-tuning de modèles, intégration cloud ou on-premise.
- IA souveraineVos données restent en Suisse. Vos modèles tournent chez vous. LLM open-weights, GPU on-premise, conformité LPD.
- Conseil & auditAudit, stratégie, choix de modèles, conformité LPD — un cap clair pour vos initiatives IA.
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