Production solutions data

Nous œuvrons pour déployer la data & l’IA dans vos organisations

Sécurisez la mise en production de vos solutions data avec ISSKAR

La mise en production d’un modèle de solution data basé sur le machine learning est synonyme de défis techniques et de risques potentiels. Pour garantir le succès de cette transition, il convient de mettre en place une méthodologie rigoureuse et de s’appuyer sur les bons outils. Cet article propose quelques clés pour sécuriser cette phase et maximiser la valeur ajoutée de vos applications.

S’assurer de la validation de la valeur ajoutée

Avant de déployer un logiciel, il est impératif de s’assurer qu’il apporte une réelle valeur ajoutée. Pour cela, différentes étapes sont nécessaires :

  • La définition des besoins pour aligner le développement de l’application sur les objectifs de l’entreprise.
  • La première production de la solution data sous forme de prototype qui permet de valider rapidement la faisabilité et la pertinence du produit.
  • Les tests avec l’implication des utilisateurs finaux dès les premières phases pour pouvoir recueillir leurs retours et ajuster le logiciel en conséquence.

Veiller à s’assurer de la performance et de la fiabilité

Une fois la valeur du modèle validée, l’étape suivante consiste à vérifier sa performance et sa fiabilité dans la durée. Pour ce faire, un réentraînement régulier sur de nouvelles données est indispensable afin de maintenir ses capacités prédictives.

En parallèle, une surveillance continue des résultats permet de détecter rapidement d’éventuelles dégradations et d’intervenir promptement.

Enfin, la qualité des informations utilisées pour entraîner et évaluer le logiciel joue un rôle déterminant dans son efficacité globale, ce qui souligne l’importance d’une préparation rigoureuse des data.

Mesure de l’impact

Pour évaluer l’impact réel du modèle, il est primordial de définir des indicateurs de performance clés (KPI) adaptés. Ceux-ci doivent être alignés avec les objectifs stratégiques de l’entreprise et permettre de mesurer l’atteinte des résultats escomptés.

Renforcer la sécurité et veiller à sa fiabilité

Pour minimiser les risques liés à l’implémentation d’un modèle de solution data, une approche progressive est privilégiée. En déployant initialement le logiciel sur une partie limitée de la production, il est possible d’évaluer son impact et de détecter d’éventuels problèmes avant un déploiement à plus grande échelle.

Parallèlement, la mise en place de règles métier strictes et d’un système d’alerte robuste permet de restreindre les conséquences négatives en cas de dysfonctionnement et de garantir la sécurité du SI.

De la passion des technologies à la conquête de nouveaux horizons

ISSKAR est né de la fusion de deux expertises complémentaires : le développement de produits digitaux et la maîtrise des données et de l’intelligence artificielle. Fruit de nombreuses années de collaboration et d’une vision commune, cette rencontre a donné naissance à une entreprise ambitieuse.

Ainsi, ISSKAR s’impose désormais comme un acteur incontournable dans la résolution des défis posés par l’intégration des technologies data et IA au cœur des organisations. En effet, bien qu’omniprésente dans les discours, la production de solutions data s’avère souvent difficile à mettre en œuvre de manière efficace.

L’agence propose une approche globale, s’appuyant sur une méthodologie rigoureuse et une expertise multidisciplinaire, pour accompagner les entreprises dans leur transformation numérique.

Intégrée au sein du groupe KANBIOS, ISSKAR bénéficie d’un écosystème riche et dynamique, ce qui lui permet de mobiliser les compétences nécessaires pour répondre aux enjeux les plus complexes.

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