Une IA fiable en production
Automatisez et gouvernez l'ensemble du cycle de vie de vos modèles de machine learning, services GenAI et agents d'IA — de l'entraînement et du déploiement à la surveillance, la détection de dérive et le réentraînement.
Créer un modèle n'est que le début. L'exploiter, c'est le vrai travail.
Les données changent, la précision se dégrade et l'usage augmente. MLOps et AIOps maintiennent chaque modèle et service d'IA précis, responsable et maîtrisé bien après son lancement — automatiquement et sans code.
MLOps
Cycle de vie des modèles AutoML : entraîner, valider, déployer, prédire, versionner, surveiller
AIOps
Exploitation des services GenAI et des agents : surveillance, utilisation, contrôles et alertes
Observabilité
Visualisez précision, dérive, défaillances et temps de réponse
Gouvernance
Contrôles d'accès, validations et piste d'audit complète
Six étapes. Entièrement automatisées.
Chaque étape s'exécute automatiquement, avec des validations là où vous en avez besoin.
Entraînement automatique
Entraînez, évaluez et validez de nouveaux modèles.
Entraîner et valider
Suivez les expérimentations et testez la qualité des modèles.
Déployer et servir
Mettez en production les modèles validés, avec retour arrière possible.
Prédiction automatique
Exécutez les modèles validés sur de nouvelles données.
Versionnage des modèles
Suivez les versions, comparez les résultats et revenez en arrière.
Surveiller et améliorer
Détectez la dérive et déclenchez un réentraînement validé.
La surveillance alimente l'entraînement : les modèles continuent ainsi de s'améliorer à mesure que vos données évoluent.
Observabilité et dérive des données
Les mêmes contrôles s'appliquent à chaque modèle, service GenAI et agent de la plateforme.
Chaque appel, journalisé
Journalisez chaque appel de modèle pour suivre l'utilisation par requête, le nombre d'appels et l'utilisation globale des modèles.
Contrôles d'accès et piste d'audit
Qui a entraîné, validé, déployé et appelé chaque modèle
Détection de la dérive des données
Comparez les données entrantes aux données d'entraînement
Suivi de la précision
Suivez la précision des modèles et l'évolution des prédictions
Surveillance de l'exécution
Surveillez l'exécution, les défaillances et le temps de réponse
Alertes et réentraînement
Alertez en cas de dérive et déclenchez le réentraînement
Exploitez GenAI et agents avec la même rigueur
Les services GenAI et les agents d'IA doivent eux aussi être exploités. L'AIOps apporte surveillance, suivi de l'utilisation et gouvernance à chaque service fondé sur des prompts et à chaque workflow d'agent.
Surveillance des services
Suivez le temps de réponse, les défaillances et la disponibilité de chaque service GenAI et de chaque agent.
Usage et utilisation
Visualisez les appels par service, par utilisateur et par application, ainsi que l'utilisation des capacités.
Historique d'exécution des agents
Examinez chaque exécution d'agent étape par étape : ce qu'il a décidé, les outils appelés et le résultat.
Validations et intervention humaine
Exigez une validation avant la mise en production de nouvelles versions ou avant que les agents n'effectuent des actions sensibles.
Choix du modèle par service
Changez le LLM utilisé par un service, y compris Graphy LLM, et comparez les résultats avant le déploiement.
Audit et conformité
Un historique complet des requêtes et des réponses pour les régulateurs et les revues internes.
Des mises en production plus rapides. Des résultats reproductibles. Des risques opérationnels réduits.
Des mises en production plus rapides
L'entraînement, la validation et le déploiement automatisés font passer les modèles des données à la production sans transferts manuels.
Des résultats reproductibles
Chaque version, expérimentation et jeu de données est tracé : tout résultat peut être expliqué et reproduit.
Des risques opérationnels réduits
Alertes de dérive, retour arrière et pistes d'audit détectent les problèmes au plus tôt et garantissent la responsabilité de l'IA.
Intégré à chaque suite
Gardez votre IA précise et responsable
Découvrez comment MLOps et AIOps surveillent, réentraînent et gouvernent les modèles sur vos propres données.