Services
Du modèle ML au système de décision prêt pour la production.
Je conçois des solutions IA déployables, explicables et fiables dans des contextes métier réels.
Systèmes IA/ML en production
Du pipeline data aux services déployés : au-delà des notebooks, vers du fiable en production.
- Services ML API-first
- CI/CD, health checks, monitoring
- Architecture cloud-ready (Docker, plateformes managées)
Couches de décision métier au-dessus du ML
Transformer des probabilités en décisions explicites et auditables.
Principe : le modèle estime le risque, le métier garde la décision.
- Logique ACCEPT / REVIEW / REJECT
- Seuils alignés coûts/risques
- Réduction de charge avec exposition contrôlée
IA explicable en environnements régulés
Modèles interprétables et artefacts d’explication pour la traçabilité et l’audit.
- Modèles adaptés aux contextes sensibles
- Importance des features & explications
- Séparation claire : insight modèle vs règles métier
Bon fit / Moins adapté
Bon fit
- Besoin de déployer, expliquer et défendre les décisions
- Contexte régulé ou sensible au risque
- Priorité à la logique de décision, pas au “black-box”
Moins adapté
- Uniquement des notebooks expérimentaux
- La métrique modèle est l’unique KPI
- Aucun plan de mise en production
Parlons-en
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