Offre · 15 à 30 jours

Déploiement et industrialisation MLOps

Illustration isométrique : une chaîne CI/CD achemine des conteneurs vers une grappe Kubernetes, sous des tableaux de bord de supervision

Votre POC fonctionne en local mais vous redoutez la production ? SeedVision construit le socle technique qui transforme votre prototype IA en plateforme observable, conforme et capable de monter en charge : CI/CD, supervision des LLM, garde-fous et manuel d'exploitation.

→ Vos équipes exploitent la plateforme IA sans appeler SeedVision tous les jours.

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À qui s'adresse l'offre Industrialisation MLOps ?

  • Vous avez un POC IA validé qui doit passer en production
  • Vous craignez des coûts GPU et API non maîtrisés, et des hallucinations devant vos clients
  • Vous devez documenter la conformité à l'AI Act pour un audit prochain

Quand Industrialisation MLOps n'est pas la bonne offre

  • Votre cas d'usage n'a pas encore été prouvé sur vos données : passez d'abord par le POC
  • Vous cherchez une équipe pour écrire l'application elle-même : cette offre construit le socle de production autour du produit, pas le produit

Déroulé de la mission Industrialisation MLOps

  1. Semaine 1 — Architecture — Conception de l'architecture cible : CI/CD, observabilité, garde-fous, infrastructure (Kubernetes ou serverless).
  2. Semaine 2 — Construction — Mise en œuvre du pipeline CI/CD, du socle d'observabilité (Langfuse, Helicone, Prometheus) et des garde-fous.
  3. Semaine 3 — Conformité et sécurité — Documentation AI Act, classification du risque, journaux d'audit, tests d'intrusion par injection de prompt.
  4. Semaine 4 — Exploitation et transfert — Mise en production progressive, manuel d'exploitation, formation des équipes, supervision renforcée après la mise en production.

Livrables de la mission Industrialisation MLOps

  • Pipeline CI/CD des modèles et des prompts (GitHub Actions ou GitLab CI)
  • Observabilité LLM : coût, latence, hallucinations, dérive, alertes
  • Garde-fous de sécurité : injection de prompt, données personnelles, exfiltration
  • Conformité à l'AI Act : classification du risque, journaux d'audit, documentation
  • Manuel d'exploitation pour vos équipes (incidents, mises à jour, optimisation)
  • Formation d'une journée pour votre équipe d'exploitation

Industrialisation MLOps : ce que la mission suppose de votre côté

  • Un dépôt de code accessible et un environnement cible décidé : votre cloud, votre grappe Kubernetes, ou une infrastructure à provisionner
  • Un responsable désigné côté client pour recevoir le manuel d'exploitation — une plateforme livrée sans propriétaire retombe en dette technique
  • Les contraintes de conformité connues dès le départ : données personnelles, secteur réglementé, exigences d'audit

Ce que vous y gagnez

  • Coûts maîtrisés — L'observabilité LLM vous montre chaque euro dépensé en API, par cas d'usage et par utilisateur. L'optimisation devient continue.
  • Conformité à l'AI Act prête — Documentation, classification, journaux d'audit : vous arrivez en audit sans stress.
  • Autonomie de vos équipes — Manuel d'exploitation, formation, accompagnement au transfert : vos équipes exploitent la plateforme sans astreinte SeedVision.

Questions fréquentes sur Industrialisation MLOps

Quelle architecture d'observabilité LLM recommandez-vous ?

Langfuse auto-hébergé pour la souveraineté, ou Helicone en mode SaaS. Pour les métriques d'infrastructure : Prometheus et Grafana. SeedVision tranche selon vos contraintes de sécurité.

Comment SeedVision réduit les coûts des API LLM ?

Trois leviers : un routage intelligent vers le modèle le moins cher capable de la tâche, un cache sémantique sur les requêtes répétitives, et la compression des prompts. Économies typiques : 30 à 60 % sur la facture mensuelle.

Que se passe-t-il après la mise en production ?

Au choix : votre équipe prend la main avec le manuel d'exploitation livré, ou SeedVision poursuit avec un forfait mensuel (offre Run et maintenance). Le transfert de compétences est conçu pour rendre votre équipe autonome.

Faut-il tout reconstruire pour industrialiser un POC ?

Non, si le POC a été construit dans cette perspective : le code applicatif est repris tel quel, et ce sont la chaîne de livraison, l'observabilité, les garde-fous et la documentation de conformité qui s'ajoutent autour. Une réécriture n'est proposée que si le prototype repose sur des raccourcis incompatibles avec la production.

Comment se passe la mise en production le jour J ?

Progressivement : la nouvelle chaîne sert d'abord un trafic limité, avec une supervision renforcée et un chemin de retour arrière déjà testé. Le transfert vers vos équipes intervient après cette période, manuel d'exploitation à l'appui.

Les réalisations issues de l'offre Industrialisation MLOps

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