Rendre l’IA exploitable, c’est un métier. En fait, plusieurs.

Concevoir, entraîner et industrialiser des modèles d'intelligence artificielle (ML, DL, NLP, LLM) dans des environnements complexes, en veillant à leur robustesse, à leur éthique et à leur explicabilité.

Concevoir et optimiser les architectures et pipelines de données dans des environnements cloud et hybrides, en garantissant leur scalabilité, leur performance et leur gouvernance.

Industrialiser et surveiller les pipelines de données en environnement cloud ou hybride, en assurant la qualité, la conformité et la disponibilité des flux à l'échelle de l'entreprise.

Industrialiser et maintenir en condition opérationnelle les modèles d'intelligence artificielle en production, via une approche CI/CD, du monitoring et une gouvernance des solutions IA.

Concevoir et maintenir une stratégie d'observabilité couvrant logs, métriques, traces et événements sur l'ensemble des systèmes (infra, applications, data, cloud) pour anticiper les incidents.

Concevoir, expérimenter et valider des modèles statistiques et de machine learning ou deep learning pour répondre à des problématiques métier, jusqu'à leur industrialisation avec les équipes MLOps, dans une logique d'IA responsable.

Concevoir et sécuriser des applications d'IA générative (LLM, agents, RAG) en production, de l'ingestion des données à l'évaluation continue, selon une logique LLMOps.

Concevoir, déployer et exploiter des plateformes Elastic de production pour la recherche, l'observabilité et la sécurité, en garantissant leur résilience, la qualité des données collectées et la maîtrise de leurs coûts.