MUG + Craft: Deploy Machine Learning Systems de Pauline Jamin

Les systèmes de Machine Learning apportent énormément de valeur aux entreprises. Cependant, mettre en production ces systèmes est un problème extrêmement complexe. De nombreux rapports montrent qu'une majorité (presque 88%) des initiatives d'IA ne vont pas plus loin que la phase d'expérimentation. Pourtant, les entreprises qui parviennent à mettre ces systèmes de ML en production voient leurs marges augmenter de 3 à 15% ! Le but ultime de toute entreprise qui veut faire de l'IA est donc d'avoir ses modèles ML qui tournent en production et apportent de la valeur. Mais comment arrive-t-on à cela ? Quelle est la chaîne d'industrialisation ? Comment mettre en pratique des décennies de mise en production du logiciel à des systèmes intelligents ? Nous verrons dans cette présentation comment Groupama Supports et Services étudie le problème et tente d'y apporter des solutions en exploitant ses compétences internes et ses infrastructures existantes.

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