Concevez et déployez des modèles de machine learning pour l'analyse prédictive, l'automatisation et des expériences client plus intelligentes.
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Nos services de développement de logiciels fonctionnent parfaitement dans Microsoft Azure et dans les environnements open source. Cette double fonctionnalité permet aux entreprises de tirer parti de l'écosystème sécurisé de niveau entreprise d'Azure tout en bénéficiant de la flexibilité de l'open source. Il en résulte des solutions évolutives et rentables adaptables à l'infrastructure de chaque client.
Le carnet de produits est une liste des objectifs du projet et contient ce qui devrait être développé par l'équipe de développement et maintenu par le Product Owner. Il s'agit d'un document évolutif, mis à jour en permanence, classé par ordre de priorité et classé par valeur commerciale. Il peut également contenir des améliorations du produit, des bogues, des questions techniques, etc. Son objectif est principalement de disposer de tout ce qui est nécessaire pour atteindre la vision du produit du projet.
À cette étape, nous créons également un arriéré de sprints, qui est une liste de tâches à accomplir à chaque sprint. Nous donnons la priorité aux témoignages d'utilisateurs pour chaque sprint et veillons à ce que l'équipe sache sur quoi elle doit travailler.
Avec le arriéré de sprints en place, le processus de développement démarre enfin : exécution du sprint. Le fait de surmonter le backlog des sprints et de fournir fréquemment de petits logiciels utilisables permet de fournir des commentaires et des améliorations continus, garantissant ainsi que le produit est toujours sur la bonne voie.
À ce stade, nous avons mis en place un briefing qui inclut les informations recueillies au cours de l'atelier avec l'équipe et les parties prenantes. Il présente la vision et les objectifs du projet et clarifie toutes les exigences commerciales nécessaires. C'est également là qu'une session de FAQ relative à la nature du projet a lieu.
Le architecture de haut niveau implique le développement de la conception technique, avec un équilibre idéal entre complexité et portée. C'est là que nous identifions les dépendances externes provenant de fournisseurs tiers, tels que Stripe, Facebook, Amazon, etc.
Nous lançons ensuite Flux de travail CI/CD qui est la configuration de l'outil de gestion des problèmes, des référentiels de code, du système d'intégration continue et des environnements de développement et de préparation. Il est suivi de la configuration du dépôt de code et du cadre de test automatisé, de l'environnement de test et des serveurs de production, ainsi que de l'écosystème d'intégration continue (c'est-à-dire des serveurs, des crochets de déploiement, etc.) /du déploiement continu.
Enfin, dans Fonctionnalité 0 nous proposons la première fonctionnalité significative : une page d'accueil, un écran de connexion, une partie du premier tableau de bord... Cette étape garantit qu'il y a quelque chose de démontrable avec la perception de valeur à la fin de la phase Bootstrap.
Avec le Modèle de données, nous fournissons la première base de référence du modèle de données évolutif du produit. Il identifie les principales entités et relations de données et établit une base de référence pour les sources de données et les magasins de données (bases de données relationnelles, magasins de données de documents, etc.). Cette étape consiste également à itérer le concept du produit et à concevoir la première version du modèle de données.
C'est à ce moment que nous présentons le Preuve de concept (PoC), produit minimum testable (MTP) ou produit minimal viable (MVP), et nous livrons et déployons la première version du produit, même si cette version est la mise en œuvre d'un concept. Cela permet d'atténuer les risques techniques et de tester les principales prémisses commerciales pour développer une version prête à être commercialisée grâce à un évaluation de viabilité.
À l'étape des incréments de production, nous examinons les risques techniques et commerciaux ainsi que l'impact du PoC, du MTP ou du MVP sur les locaux initiaux ou sur la vague 0. Ici, nous identifions également les composants réutilisables de la vague 0 à la vague 1 (c'est-à-dire que les POC ne sont souvent pas réutilisables). Cela permet de recueillir des commentaires sur le premier modèle intégré et d'évaluer la viabilité du produit avant de passer à la phase 1.
Enfin, la rétrospective de la vague passe en revue l'état du produit, évalue le succès de la vague par rapport aux objectifs commerciaux et identifie les améliorations. Nous définissons ensuite des objectifs pour la prochaine vague et hiérarchisons les fonctionnalités. Cela permet à l'équipe d'analyser le travail effectué lors des sprints précédents et de planifier consciemment quelle devrait être la prochaine montagne à gravir.
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Les modèles de machine learning ont besoin de données de haute qualité, ce qui fait défaut à de nombreuses entreprises. Imaginary Cloud prend en charge les stratégies de collecte, d'enrichissement et de synthèse des données.
Les modèles se dégradent au fil du temps sans surveillance. Nous avons mis en place des filières de formation continue et des tableaux de bord de surveillance pour maintenir les modèles à jour.
L'étiquetage manuel des données ralentit la progression. Nous rationalisons cela grâce à des pipelines automatisés, à des outils d'annotation et à des méthodes d'apprentissage semi-supervisées.
Le manque d'explicabilité limite l'adoption. Nous donnons la priorité aux modèles interprétables et déployons des cadres d'explicabilité.
Les modèles mal généralisés érodent la confiance. Nos ingénieurs ML utilisent des contrôles robustes de validation, de régularisation et d'équité pour garantir des performances fiables.
De nombreux modèles de machine learning restent bloqués au stade pilote. Nos pratiques MLOps garantissent que les modèles passent efficacement du prototype à la production grâce à des pipelines CI/CD.
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Avec autant d'options disponibles, il peut être difficile de savoir laquelle choisir. Mais n'ayez crainte, car dans cet article, nous allons explorer les facteurs qui font d'une bonne entreprise de logiciels.
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