Systèmes, plateformes & industrialisation
Architecture, scalabilité et reproductibilité : mettre la R&D au service de produits data/IA robustes.
Ce que nous explorons
Nous travaillons sur les verrous d'architecture, de passage à l'échelle et de reproductibilité qui conditionnent la réussite des produits data/IA : pipelines, microservices, observabilité et gouvernance technique.
Verrous scientifiques & techniques
Ce qui rend le sujet non trivial en conditions réelles.- Fiabilité de bout en bout : données→modèle→service, avec traçabilité et reproductibilité.
- Scalabilité et contraintes de latence (temps réel, batch volumineux, hybrid cloud).
- Sécurité et séparation des environnements (on-prem, données sensibles).
- Évolutivité : tests, monitoring, mise à jour contrôlée des modèles.
Approches & briques technologiques
Comment nous abordons le problème en R&D.- Architectures modulaires (microservices, event-driven) et orchestration des pipelines.
- MLOps/LLMOps : versionning données/modèles, tests, monitoring, rollback et audit.
- Optimisation de performance (profiling, caching, parallélisation) et mesures systématiques.
- Design de workflows orientés métier (BPMN/DSL), instrumentation et gouvernance.
Illustrations de travaux
Quelques exemples de sujets traités dans ce thème.
Pipelines data/IA reproductibles
Illustration de travauxExpérimentation contrôlée, traçabilité et mise à disposition des briques en production.
Moteurs de workflow intelligents
Illustration de travauxOrchestration dynamique et intégration de modèles dans des processus métier.
Observabilité & qualité
Illustration de travauxMesure continue, alerting sur dérive, et analyses post-mortem orientées amélioration.
Envie d’échanger sur ce thème ?
Nous pouvons partager nos protocoles d’évaluation, nos retours d’expérience et nos options techniques adaptées à vos contraintes.