Data, Ops & Cloud en entreprise : de l'innovation à la production
b<>com transforme vos projets data et machine learning en solutions opérationnelles, robustes et déployables à grande échelle.
b<>com vous accompagne à chaque étape : du traitement des données à l'industrialisation des modèles de machine learning grâce à une expertise combinée en DevOps, MLOps et cloud en entreprise. b<>com garantit des livrables à qualité industrielle : reproductibles, robustes, et directement déployables dans les environnements réels de ses clients. Pour les directions innovation, b<>com est le partenaire qui fait le lien entre recherche et opérationnel.
Accélérez votre passage à l'échelle
Les 4 domaines d’expertise Data, Ops & cloud
| Domaines | Symptômes | Objectifs | Compétences clés |
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Traitement des données |
Nos modèles donnent des résultats incohérents selon les sources de données. On passe plus de temps à nettoyer les données qu'à les exploiter. | Fiabiliser les données en amont de l'apprentissage. | Collecte multi-sources, prétraitement, nettoyage, détection d'anomalies, annotation. |
| DevOps | Le code fonctionne sur le poste du développeur mais pas en production. On ne sait pas reproduire exactement ce qui a été livré il y a 6 mois. | Garantir robustesse et reproductibilité des livrables. | CI/CD, versionnement, builds multi-OS, déploiement membre. |
| MLOps | Notre modèle fonctionnait bien au lancement mais se dégrade progressivement. Nos données changent souvent et votre modèle se dégradent en production. | Industrialiser et pérenniser les modèles ML/IA en production. | Passage à l'échelle, monitoring, gestion de la dérive, réentraînement. |
| Cloud | Notre solution ne tourne que sur un environnement spécifique qu'on ne peut pas toujours garantir. On cherche à déployer sur site sans dépendance à un cloud public. | Déployer de manière agnostique sur toute infrastructure. | Virtualisation, gestion de VM, cloud public/privé, OpenNebula. |
La méthode b<>com
Analyse des besoins en continu
Les besoins ne sont pas figés en début de projet. L'équipe les réévalue à chaque jalon clé pour adapter les solutions à la réalité du terrain.
Un déploiement par étapes
Reproductibilité des livrables d'abord, mise à disposition des membres ensuite. Chaque brique est activée au moment où le projet en a réellement besoin pour avancer vite sans sacrifier la fiabilité.
Livraison avant le déploiement
Chaque solution est testée, versionnée et déployée directement dans l'infrastructure du client ou partenaire sur site, en cloud privé ou en cloud public.
Du premier modèle entraîné à son déploiement à l'échelle industrielle, l'équipe est présente à chaque étape du projet.
Sans maîtrise du passage à l'échelle, un projet IA reste un prototype. Notre rôle est de garantir que les solutions que nous construisons avec vous tiennent dans le temps, en production, dans leurs environnements réels.
L'expertise b<>com au service de vos projets data et IA
b<>com développe des approches innovantes en apprentissage statistique avancé et en IA générative directement orientées vers les besoins de ses membres. Chaque projet part d'une analyse rigoureuse de vos données, de vos contraintes et de vos objectifs métier.
FAQ - Questions fréquentes
Le DevOps fiabilise et automatise le déploiement des applications en général. Le MLOps applique ces mêmes principes aux projets de machine learning : il ajoute des enjeux spécifiques comme la surveillance des modèles en production, la détection de dérive et leur évolution dans le temps.
Un modèle est aussi fiable que les données sur lesquelles il est entraîné. Des données mal formatées, incomplètes ou non représentatives compromettent l'ensemble du projet. b<>com intervient en amont pour construire des datasets propres, structurés et exploitables.
Il permet de déployer une application indépendamment de l'infrastructure disponible, PC, cluster, cloud public ou privé. Résultat : des solutions portables, scalables et faciles à maintenir, sans dépendance à un environnement matériel spécifique.
Dès la préparation des données jusqu'au déploiement en production. L'accompagnement de b<>com est progressif et s'adapte aux jalons du projet, pour que chaque brique soit en place au bon moment.
Oui, un audit MLOps est particulièrement pertinent pour les organisations qui débutent en mise en production de modèles IA, un domaine encore récent pour beaucoup d'organisations. L'audit DevOps peut également être mobilisé selon la maturité des pratiques en place.
