Qu'est-ce que l'IA dans le cloud computing ?

Qu'est-ce que l'IA dans le cloud computing ?

En bref : l’IA dans le cloud computing consiste à utiliser des plateformes cloud pour stocker des données, louer de la puissance de calcul, entraîner des modèles, les déployer en tant que services et assurer leur supervision en production. C’est important car la plupart des défaillances sont liées aux données, au déploiement et aux opérations, et non aux calculs eux-mêmes. Si vous avez besoin d’une mise à l’échelle rapide ou de mises en production reproductibles, le cloud associé au MLOps est la solution idéale.

Points clés à retenir :

Cycle de vie : Acquisition des données, création des fonctionnalités, entraînement, déploiement, puis surveillance de la dérive, de la latence et du coût.

Gouvernance : Intégrez dès le départ des contrôles d'accès, des journaux d'audit et une séparation des environnements.

Reproductibilité : Enregistrez les versions des données, le code, les paramètres et les environnements afin que les exécutions restent reproductibles.

Maîtrise des coûts : Utilisez le traitement par lots, la mise en cache, les limites de mise à l’échelle automatique et l’entraînement ponctuel/préemptible pour éviter les mauvaises surprises sur la facture.

Modèles de déploiement : Choisissez des plateformes gérées, des flux de travail de type « lakehouse », Kubernetes ou RAG en fonction de la réalité de votre équipe.

Qu’est-ce que l’IA dans le cloud computing ? Infographie

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L'IA dans le cloud computing : une définition simple 🧠☁️

L'IA dans le cloud computing essentiellement à utiliser des plateformes cloud pour accéder à :

Au lieu d'acheter du matériel coûteux, vous louez ce dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin (NIST SP 800-145 ). C'est comme louer une salle de sport pour une séance d'entraînement intense plutôt que d'aménager une salle de sport dans son garage et de ne plus jamais utiliser le tapis de course. Ça arrive même aux meilleurs ! 😬

En clair : il s'agit d'une IA qui évolue, est déployée, mise à jour et fonctionne via une infrastructure cloud NIST SP 800-145 .

Pourquoi l'IA et le cloud sont si importants 🚀

Soyons francs : la plupart des projets d’IA n’échouent pas à cause de la complexité des mathématiques. Ils échouent plutôt parce que les éléments qui entourent le modèle se compliquent

  • Les données sont dispersées

  • Les environnements ne correspondent pas

  • Le modèle fonctionne sur l'ordinateur portable d'une personne, mais nulle part ailleurs

  • Le déploiement est traité comme une question secondaire

  • La sécurité et la conformité arrivent en retard, comme un cousin indésirable 😵

Les plateformes cloud sont utiles car elles offrent :

1) Échelle élastique 📈

Entraînez un modèle sur un grand cluster pendant une courte période, puis arrêtez-le NIST SP 800-145 .

2) Expérimentation plus rapide ⚡

Déployez rapidement des notebooks gérés, des pipelines préconfigurés et des instances GPU. Google Cloud : GPU pour l’IA .

3) Déploiement simplifié 🌍

Déployez des modèles sous forme d'API, de tâches par lots ou de services intégrés. Red Hat : Qu'est-ce qu'une API REST ? Transformation par lots SageMaker .

4) Écosystèmes de données intégrés 🧺

Vos pipelines de données, entrepôts et analyses résident souvent déjà dans le cloud AWS : Entrepôt de données vs lac de données .

5) Collaboration et gouvernance 🧩

Les autorisations, les journaux d’audit, le versionnage et les outils partagés sont intégrés (parfois péniblement, mais quand même) aux registres Azure ML (MLOps) .

Comment l'IA fonctionne en pratique dans le cloud computing (Le flux réel) 🔁

Voici le cycle de vie courant. Non pas la version « idéale »… mais celle qui a été vécue.

Étape 1 : Les données sont stockées dans le cloud 🪣

Exemples : compartiments de stockage d’objets, lacs de données, bases de données cloud Amazon S3 (stockage d’objets) AWS : Qu’est-ce qu’un lac de données ? Présentation de Google Cloud Storage .

Étape 2 : Traitement des données + création de caractéristiques 🍳

Vous le nettoyez, le transformez, créez des fonctionnalités, et peut-être même le diffusez en continu.

Étape 3 : Entraînement du modèle 🏋️

Vous utilisez le calcul en nuage (souvent des GPU) pour entraîner Google Cloud : GPU pour l’IA :

Étape 4 : Déploiement 🚢

Les modèles sont conditionnés et distribués via :

Étape 5 : Surveillance et mises à jour 👀

Piste:

Voilà le moteur. Voilà l'IA dans le cloud computing en action, et pas seulement une définition.

Qu'est-ce qui fait une bonne IA dans le cloud computing ? ✅☁️🤖

Si vous souhaitez une « bonne » mise en œuvre (et pas seulement une démonstration impressionnante), concentrez-vous sur les points suivants :

A) Séparation claire des préoccupations 🧱

  • couche de données (stockage, gouvernance)

  • couche d'entraînement (expériences, pipelines)

  • couche de service (API, mise à l'échelle)

  • Couche de surveillance (métriques, journaux, alertes) SageMaker Model Monitor

Quand tout est mélangé, le débogage se transforme en traumatisme émotionnel.

B) Reproductibilité par défaut 🧪

Un bon système vous permet d'affirmer, sans détour :

  • les données qui ont permis d'entraîner ce modèle

  • la version du code

  • les hyperparamètres

  • l'environnement

Si la réponse est « euh, je crois que c'était la course de mardi… », vous êtes déjà mal barré 😅

C) Conception économique 💸

L'IA dans le cloud est puissante, mais c'est aussi le moyen le plus simple de créer accidentellement une facture qui vous amènera à remettre en question vos choix de vie.

Les bonnes configurations comprennent :

D) Sécurité et conformité intégrées 🔐

Pas rajouté après coup comme du ruban adhésif sur un tuyau qui fuit.

E) Un véritable parcours du prototype à la production 🛣️

Voilà le point crucial. Une bonne « version » de l'IA dans le cloud inclut le MLOps, des modèles de déploiement et une supervision dès le départ (Google Cloud : Qu'est-ce que le MLOps ? ). Sinon, ce n'est qu'un projet de fin d'année avec une facture mirobolante.

Tableau comparatif : Solutions d’IA dans le cloud populaires (et à qui elles s’adressent) 🧰📊

Voici un tableau rapide et subjectif. Les prix sont volontairement larges, car la tarification du cloud, c'est comme commander un café : le prix de base n'est jamais le prix final 😵💫

Outil / Plateforme Public Prix ​​approximatif Pourquoi ça marche (avec quelques remarques originales)
AWS SageMaker équipes d'apprentissage automatique, entreprises Paiement à l'utilisation Plateforme de ML complète : entraînement, points de terminaison, pipelines. Puissante, mais avec des menus partout.
Google Vertex AI Équipes d'apprentissage automatique, organisations de science des données Paiement à l'utilisation Formation robuste et gérée + registre de modèles + intégrations. Une prise en main fluide.
Azure Machine Learning Entreprises, organisations centrées sur Microsoft Paiement à l'utilisation S'intègre parfaitement à l'écosystème Azure. Offre de bonnes options de gouvernance et de nombreux paramètres de configuration.
Databricks (ML + Lakehouse) équipes importantes en ingénierie des données Abonnement + utilisation Idéal pour combiner pipelines de données et apprentissage automatique au même endroit. Souvent plébiscité par les équipes pragmatiques.
Fonctionnalités d'IA de Snowflake organisations axées sur l'analyse L'utilisation basée Idéal quand votre univers est déjà confiné dans un entrepôt. Moins « laboratoire d'apprentissage automatique », plus « IA en SQL »
IBM Watsonx industries réglementées Tarifs pour entreprises La gouvernance et les contrôles d'entreprise sont au cœur des préoccupations. Ils sont souvent privilégiés pour les environnements où les politiques sont omniprésentes.
Kubernetes géré (ML DIY) Ingénieurs de plateforme Variable Flexible et personnalisable. Et en plus… vous assumez la douleur quand ça casse 🙃
Inférence sans serveur (fonctions + points de terminaison) Équipes produit L'utilisation basée Idéal pour les pics de trafic. Surveillez de près les démarrages à froid et la latence.

Il ne s'agit pas de choisir « les meilleurs », mais de s'adapter à la réalité de votre équipe. C'est là le secret bien gardé.

Cas d'utilisation courants de l'IA dans le cloud computing (avec exemples) 🧩✨

Voici où les configurations d'IA dans le cloud excellent :

1) Automatisation du support client 💬

  • assistants de chat

  • routage des tickets

  • récapitulation

  • API Cloud de détection des sentiments et des intentions

2) Systèmes de recommandation 🛒

  • suggestions de produits

  • flux de contenu

  • « Les gens ont également acheté »
    Ces fonctionnalités nécessitent souvent une inférence évolutive et des mises à jour quasi en temps réel.

3) Détection des fraudes et évaluation des risques 🕵️

Le cloud facilite la gestion des pics de charge, le streaming d'événements et l'exécution d'ensembles de tâches.

4) Renseignements documentaires 📄

  • chaînes de traitement OCR

  • extraction d'entités

  • analyse de contrat

  • Analyse des factures avec Snowflake Cortex AI Functions.
    Dans de nombreuses organisations, c'est là que le temps est discrètement rendu.

5) Prévision et optimisation de l'apprentissage des compétences 📦

Prévision de la demande, planification des stocks, optimisation des itinéraires : le cloud est utile car les données sont volumineuses et les formations fréquentes.

6) Applications d'IA générative 🪄

  • rédaction de contenu

  • assistance au codage

  • robots de connaissances internes (RAG)

  • Génération de données synthétiques : article sur la génération augmentée par la récupération (RAG).
    C’est souvent à ce moment-là que les entreprises se rendent enfin compte : « Nous devons savoir où se trouvent nos règles d’accès aux données. » 😬

Motifs architecturaux que vous verrez partout 🏗️

Modèle 1 : Plateforme de ML gérée (la solution « moins de problèmes ») 😌

Fonctionne bien lorsque la rapidité est essentielle et que vous ne souhaitez pas créer d'outillage interne à partir de zéro.

Modèle 2 : Lakehouse + ML (l’approche « données d’abord ») 🏞️

  • Unifier les flux de travail d'ingénierie des données et d'apprentissage automatique

  • Exécutez des notebooks, des pipelines et des opérations d'ingénierie des caractéristiques au plus près des données

  • Idéal pour les organisations qui utilisent déjà de grands systèmes d'analyse comme Databricks Lakehouse.

Modèle 3 : Machine Learning conteneurisée sur Kubernetes (la voie du « contrôle ») 🎛️

  • modèles d'emballage dans des conteneurs

  • Mise à l'échelle avec les politiques d'autoscaling Kubernetes : Autoscaling horizontal des pods

  • intégration du maillage de services, de l'observabilité et de la gestion des secrets

Autrement dit : « Nous sommes confiants, et nous aimons aussi déboguer à des heures indues. »

Modèle 4 : RAG (Génération augmentée par la récupération) (la voie « utiliser ses connaissances ») 📚🤝

C'est un aspect majeur des discussions modernes sur l'IA dans le cloud, car c'est ainsi que de nombreuses entreprises utilisent l'IA générative de manière relativement sécurisée.

MLOps : L’aspect que tout le monde sous-estime 🧯

Si vous voulez que l'IA dans le cloud se comporte correctement en production, vous avez besoin de MLOps. Non pas parce que c'est à la mode, mais parce que les modèles dérivent, les données changent et les utilisateurs font preuve d'une créativité parfois défaillante. Google Cloud : Qu'est-ce que le MLOps ?

Pièces maîtresses :

Si vous ignorez cela, vous finirez par avoir un « zoo modèle » 🦓 où tout est vivant, rien n'est étiqueté et vous aurez peur d'ouvrir la porte.

Sécurité, confidentialité et conformité (la partie la moins amusante, mais bon…) 🔐😅

L'IA dans le cloud computing soulève quelques questions épineuses :

Contrôle d'accès aux données 🧾

Qui peut accéder aux données d'entraînement ? Aux journaux d'inférence ? Aux invites ? Aux résultats ?

Chiffrement et secrets 🗝️

Les clés, jetons et identifiants doivent être gérés correctement. « Dans un fichier de configuration » ne suffit pas.

Isolement et location 🧱

Certaines organisations ont besoin d'environnements distincts pour le développement, la préproduction et la production. Le cloud est une solution, à condition d'être correctement configuré.

Auditabilité 📋

Les organismes réglementés doivent souvent démontrer :

  • Quelles données ont été utilisées ?

  • comment les décisions ont été prises

  • qui a déployé quoi

  • lorsque cela a changé IBM watsonx.governance

Gestion des risques liés aux modèles ⚠️

Cela comprend :

  • vérifications des biais

  • tests contradictoires

  • défenses contre l'injection rapide (pour l'IA générative)

  • filtrage de sortie sécurisé

Tout cela nous ramène au point essentiel : il ne s’agit pas simplement d’une « IA hébergée en ligne ». Il s’agit d’une IA opérant sous de véritables contraintes.

Conseils sur les coûts et les performances (pour éviter les regrets) 💸😵💫

Quelques conseils éprouvés au combat :

  • Utilisez le plus petit modèle qui réponde à vos besoins.
    Plus grand n'est pas toujours mieux. Parfois, c'est juste… plus grand.

  • Inférence par lots lorsque possible.
    Transformation par lots SageMaker moins chère et plus efficace .

  • Mettez en cache de manière agressive,
    en particulier pour les requêtes répétées et les intégrations.

  • Mise à l'échelle automatique, mais avec des limites.
    Une mise à l'échelle illimitée peut entraîner des dépenses illimitées. Kubernetes : Mise à l'échelle horizontale automatique des pods . Demandez-moi comment je le sais… en réalité, ne me le demandez pas 😬

  • Suivez le coût par point de terminaison et par fonctionnalité.
    Sinon, vous optimiserez la mauvaise chose.

  • Utilisez des instances Spot préemptibles pour l'entraînement.
    Réalisez des économies importantes si vos tâches d'entraînement peuvent gérer les interruptions. Instances Spot Amazon EC2. Machines virtuelles préemptibles Google Cloud .

Les erreurs que font les gens (même les équipes intelligentes) 🤦‍♂️

  • Considérer l'IA cloud comme une simple application d'un modèle à brancher est une pratique courante

  • Négliger la qualité des données jusqu'à la dernière minute

  • Expédition d'un modèle sans surveillance SageMaker Model Monitor

  • Ne pas prévoir de cadence de formation continue Google Cloud : Qu'est-ce que le MLOps ?

  • Oublier que les équipes de sécurité existent jusqu'à la semaine du lancement 😬

  • Surdimensionnement dès le premier jour (parfois, une solution simple est préférable)

Autre erreur, certes discrète mais brutale : les équipes sous-estiment à quel point les utilisateurs détestent la latence. Un modèle légèrement moins précis, mais rapide, l’emporte souvent. L’impatience humaine est un phénomène rare.

Points clés à retenir 🧾✅

L'IA dans le Cloud Computing est la pratique complète de la construction et de l'exécution de l'IA à l'aide d'une infrastructure cloud - mise à l'échelle de l'entraînement, simplification du déploiement, intégration des pipelines de données et opérationnalisation des modèles avec MLOps, sécurité et gouvernance Google Cloud : Qu'est-ce que le MLOps ? NIST SP 800-145 .

Petit récapitulatif :

  • Le cloud fournit à l'IA l'infrastructure nécessaire pour évoluer et se déployer 🚀 NIST SP 800-145

  • L'IA dote les charges de travail cloud d'un « cerveau » qui automatise les décisions 🤖

  • La magie ne réside pas seulement dans la formation, mais aussi dans le déploiement, la surveillance et la gouvernance 🧠🔐 SageMaker Model Monitor

  • Choisissez les plateformes en fonction des besoins de votre équipe, et non en fonction des impératifs marketing 📌

  • Surveillez les coûts et les opérations comme un faucon muni de lunettes 🦅👓 (mauvaise métaphore, mais vous comprenez l'idée)

Si vous êtes arrivé ici en pensant que « l'IA dans le cloud computing se résume à une simple API », détrompez-vous : c'est tout un écosystème. Parfois élégant, parfois chaotique, parfois les deux à la fois dans la même après-midi 😅☁️

FAQ

Que signifie « IA dans le cloud computing » en termes courants ?

L'IA dans le cloud computing signifie utiliser des plateformes cloud pour stocker des données, déployer des ressources de calcul (CPU/GPU/TPU), entraîner des modèles, les déployer et les superviser, sans posséder le matériel. Concrètement, le cloud devient l'environnement où se déroule l'intégralité du cycle de vie de votre IA. Vous louez les ressources dont vous avez besoin, quand vous en avez besoin, puis vous les réduisez une fois vos besoins satisfaits.

Pourquoi les projets d'IA échouent sans infrastructure de type cloud et MLOps

La plupart des défaillances surviennent autour du modèle, et non à l'intérieur : données incohérentes, environnements incompatibles, déploiements fragiles et absence de surveillance. Les outils cloud contribuent à standardiser le stockage, le calcul et les modèles de déploiement afin d'éviter que ces derniers ne restent figés sur le principe « ça fonctionnait sur mon ordinateur portable ». Le MLOps apporte les éléments essentiels qui manquaient : suivi, registres, pipelines et restauration, garantissant ainsi la reproductibilité et la maintenabilité du système.

Le flux de travail typique pour l'IA dans le cloud computing, des données à la production

Le flux de travail courant est le suivant : les données sont stockées dans le cloud, traitées pour extraire les caractéristiques, puis les modèles sont entraînés sur une infrastructure de calcul évolutive. Ensuite, le déploiement s’effectue via une API, un traitement par lots, une architecture sans serveur ou un service Kubernetes. Enfin, la latence, la dérive et le coût sont surveillés, et des itérations sont réalisées avec un réentraînement et des déploiements plus sûrs. La plupart des pipelines réels fonctionnent en boucle continue plutôt qu’avec un déploiement unique.

Choisir entre SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks et Kubernetes

Choisissez en fonction des besoins réels de votre équipe, et non en fonction des arguments marketing vantant les « meilleures plateformes ». Les plateformes de ML managées (SageMaker, Vertex AI, Azure ML) simplifient les opérations grâce à la gestion des tâches d'entraînement, des points de terminaison, des registres et de la supervision. Databricks convient souvent aux équipes fortement axées sur l'ingénierie des données qui souhaitent intégrer le ML à leurs pipelines et à leurs outils d'analyse. Kubernetes offre un contrôle et une personnalisation maximum, mais vous êtes responsable de la fiabilité, des politiques de mise à l'échelle et du débogage en cas de problème.

Modèles d'architecture les plus fréquemment rencontrés dans les configurations cloud d'IA aujourd'hui

Vous rencontrerez constamment quatre modèles : les plateformes de ML managées pour la rapidité, les solutions Lakehouse et ML pour les organisations axées sur les données, le ML conteneurisé sur Kubernetes pour le contrôle, et la génération augmentée par la récupération (RAG) pour une utilisation relativement sécurisée des connaissances internes. La RAG comprend généralement des documents stockés dans le cloud, des embeddings et un stockage vectoriel, une couche de récupération et des contrôles d'accès avec journalisation. Le modèle choisi doit être adapté à votre niveau de maturité en matière de gouvernance et d'opérations.

Comment les équipes déploient les modèles d'IA dans le cloud : API REST, traitements par lots, architecture sans serveur ou Kubernetes

Les API REST sont courantes pour les prédictions en temps réel lorsque la latence du produit est critique. L'inférence par lots est idéale pour la planification des scores et l'optimisation des coûts, notamment lorsque les résultats ne doivent pas être instantanés. Les points de terminaison sans serveur peuvent bien fonctionner en cas de pics de trafic, mais les démarrages à froid et la latence nécessitent une attention particulière. Kubernetes est idéal lorsque vous avez besoin d'une mise à l'échelle précise et d'une intégration avec les outils de la plateforme, mais il augmente la complexité opérationnelle.

Que faut-il surveiller en production pour assurer le bon fonctionnement des systèmes d'IA ?

Au minimum, suivez la latence, les taux d'erreur et le coût par prédiction pour garantir la fiabilité et le respect du budget. Côté apprentissage automatique, surveillez la dérive des données et des performances afin de détecter les changements de la réalité sous-jacente au modèle. Il est également important de consigner les cas limites et les résultats erronés, notamment pour les cas d'utilisation génératifs où les utilisateurs peuvent adopter une approche critique. Une bonne surveillance permet aussi de prendre des décisions de restauration en cas de régression des modèles.

Réduire les coûts de l'IA dans le cloud sans compromettre les performances

Une approche courante consiste à utiliser le modèle le plus petit répondant aux exigences, puis à optimiser l'inférence par le biais du traitement par lots et de la mise en cache. L'autoscaling est utile, mais il doit être limité afin que l'élasticité ne se transforme pas en dépenses illimitées. Pour l'entraînement, le calcul ponctuel/préemptible peut permettre de réaliser des économies importantes si vos tâches tolèrent les interruptions. Le suivi du coût par point de terminaison et par fonctionnalité vous évite d'optimiser la mauvaise partie du système.

Les principaux risques de sécurité et de conformité liés à l'IA dans le cloud

Les principaux risques résident dans l'accès non contrôlé aux données, la gestion défaillante des secrets et l'absence de traçabilité des processus de formation et de déploiement. L'IA générative complexifie encore la situation, notamment avec l'injection de messages d'erreur, les sorties non sécurisées et la présence de données sensibles dans les journaux. De nombreux pipelines nécessitent une isolation des environnements (développement/préproduction/production) et des politiques claires concernant les messages d'erreur, les sorties et la journalisation des inférences. Les architectures les plus sûres intègrent la gouvernance comme une exigence fondamentale du système, et non comme une simple solution de dépannage en phase de lancement.

Références

  1. Institut national des normes et de la technologie (NIST) - SP 800-145 (Final) - csrc.nist.gov

  2. Google Cloud - GPU pour l'IA - cloud.google.com

  3. Google Cloud - Cloud TPU - docs.cloud.google.com

  4. Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (stockage d'objets) - aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) - Qu'est-ce qu'un lac de données ? - aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ? - aws.amazon.com

  7. Amazon Web Services (AWS) - Services d'IA AWS - aws.amazon.com

  8. Google Cloud - API d'IA de Google Cloud - cloud.google.com

  9. Google Cloud - Qu'est-ce que le MLOps ? - cloud.google.com

  10. Google Cloud - Registre de modèles d'IA Vertex (Introduction) - docs.cloud.google.com

  11. Red Hat - Qu'est-ce qu'une API REST ? - redhat.com

  12. Documentation Amazon Web Services (AWS) - Transformation par lots SageMaker - docs.aws.amazon.com

  13. Amazon Web Services (AWS) - Entrepôt de données vs lac de données vs data mart - aws.amazon.com

  14. Microsoft Learn - Registres Azure ML (MLOps) - learn.microsoft.com

  15. Google Cloud - Présentation de Google Cloud Storage - docs.cloud.google.com

  16. arXiv - Article sur la génération augmentée par la recherche (RAG) - arxiv.org

  17. Documentation Amazon Web Services (AWS) - Inférence sans serveur SageMaker - docs.aws.amazon.com

  18. Kubernetes - Mise à l'échelle automatique horizontale des pods - kubernetes.io

  19. Google Cloud - Prédictions par lots de Vertex AI - docs.cloud.google.com

  20. Documentation Amazon Web Services (AWS) - Moniteur de modèles SageMaker - docs.aws.amazon.com

  21. Google Cloud - Surveillance des modèles d'IA Vertex (Utilisation de la surveillance des modèles) - docs.cloud.google.com

  22. Amazon Web Services (AWS) - Instances Spot Amazon EC2 - aws.amazon.com

  23. Google Cloud - Machines virtuelles préemptibles - docs.cloud.google.com

  24. Documentation Amazon Web Services (AWS) - AWS SageMaker : Fonctionnement (Formation) - docs.aws.amazon.com

  25. Google Cloud - Google Vertex AI - cloud.google.com

  26. Microsoft Azure - Azure Machine Learning - azure.microsoft.com

  27. Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com

  28. Documentation Snowflake - Fonctionnalités d'IA de Snowflake (Guide de présentation) - docs.snowflake.com

  29. IBM - IBM Watson - ibm.com

  30. Documentation de l'API Cloud Natural Language de Google Cloud - docs.cloud.google.com

  31. Documentation Snowflake - Fonctions d'IA Snowflake Cortex (SQL IA) - docs.snowflake.com

  32. MLflow - Suivi MLflow - mlflow.org

  33. MLflow - Registre de modèles MLflow - mlflow.org

  34. Google Cloud - MLOps : Pipelines de livraison continue et d'automatisation pour l'apprentissage automatique - cloud.google.com

  35. Amazon Web Services (AWS) - Boutique de fonctionnalités SageMaker - aws.amazon.com

  36. IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com

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