Votre organisation est-elle confrontée à ces défis critiques?

Déploiement d’IA coûteux et sujet aux erreurs

Votre déploiement manuel de modèles d’IA est-il long, sujet aux erreurs et entraînant souvent des erreurs coûteuses ?

Des efforts importants dans la surveillance des performances de vos modèles d’IA

La surveillance de vos modèles d’IA fait-elle perdre un temps et des efforts précieux à votre équipe de sciences des données?

Un nombre toujours croissant de modèles d’IA à opérationnaliser et à gérer

Vos équipes de science des données et informatiques ont-elles du mal à opérationnaliser un nombre toujours croissant de modèles d’IA dont votre organisation a besoin ?

Découvrez ML Manager

Une solution clé-en-main de gestion de l'IA permettant aux organisations de déployer, d'opérationnaliser et de maintenir leurs modèles d'IA prédictifs.

Avantages


Contrôle total

Avec ML Manager, vous aurez une vue complète et un contrôle total de tous vos modèles d’IA.

Surveillance facile

Suivez plus efficacement vos processus de production d’IA et la performance des modèles à l’aide de tableaux de bord de production, de rapports et de diagnostics de modèle, afin d’identifier et de corriger les lacunes potentielles en matière de données, de processus et de modèles.

Automatisation

Planifiez, orchestrez et automatisez vos processus d’opérations d’IA, afin de réduire les interventions manuelles.

Bénéfices principaux


Réduction du temps et des efforts

Minimisez le temps et les efforts consacrés au déploiement des modèles d’IA, à l’analyse de leur état, à leur gestion et à leur maintien en production.

Amélioration du délai de livraison

Améliorez vos délais de livraison en évitant la conversion des modèles d’une plateforme à une autre.

Meilleure efficacité des équipes de sciences de données

Libérez votre équipe de science des données afin qu’elle travaille à l’avancement de vos modèles d’IA, au lieu de consacrer du temps à l’opérationnalisation et à la maintenance de ceux-ci.

Mise en service de ML Manager

5 étapes pour opérationnaliser et gérer vos modèles d’IA.


Étape 1

Connectez votre base de données existante et vos serveurs d’IA


Étape 2

Enregistrez vos données, scripts ETL et vos modèles pour mettre en place vos processus de production d’IA


Étape 3

Déployez vos modèles en processus « batch » ou API


Étape 4

Gérez avec précision vos opérations d’IA


Étape 5

Mettez à l'échelle votre portefeuille de modèles d’IA

Comment ML Manager peut-il faire progresser votre entreprise ?