Des modèles à déployer de manière reproductible et scalable
LLMOps & MLOps : industrialisez vos modèles d'IA en production
Déployer un modèle d'IA en production demande une infrastructure robuste, une gouvernance claire et un cycle de vie maîtrisé. Ouidou conçoit et opère les pipelines LLMOps et MLOps qui garantissent la fiabilité, la scalabilité et la conformité de vos modèles en conditions réelles. Du fine-tuning au monitoring, du Hub IA centralisé au déploiement on-premise souverain, nous industrialisons chaque étape du cycle de vie de vos modèles.
Pourquoi industrialiser vos modèles IA libère leur valeur en production ?
Le constat est partagé par la majorité des DSI et CTO qui ont engagé des projets IA : un modèle qui fonctionne dans un notebook et un modèle qui crée de la valeur en production sont deux choses différentes. L'industrialisation est précisément ce qui fait la différence.
Une qualité des réponses à monitorer en continu, notamment pour les LLMs
Des coûts d'inférence à maîtriser à mesure que les usages se développent
Une gouvernance et une traçabilité à structurer pour la conformité (RGPD, AI Act)
Des options de déploiement à arbitrer selon vos enjeux de souveraineté
Des cas d'usage à orchestrer ensemble (Hub IA centralisé, agents, MCP)
LLMOps et MLOps apportent les pratiques, les outils et les architectures qui transforment des modèles isolés en plateformes d'IA fiables et durables.
Nos domaines d'intervention en LLMOps & MLOps
Hub IA centralisé
Conception et déploiement de plateformes IA d'entreprise pour fournir aux métiers un accès unifié et gouverné aux modèles : routing, audit, fallback via gateway LLM (LiteLLM), authentification SSO, RBAC API-level, observabilité Langfuse. Mise en place du standard MCP pour orchestrer les agents et exposer vos APIs métier aux modèles.
Orchestration et déploiement de modèles
Pipelines de déploiement automatisés pour vos modèles ML et LLM, gestion du versioning, déploiement blue/green et canary, scaling automatique des endpoints d'inférence.
Technologies :
MLflow, Kubeflow, BentoML, Seldon Core, vLLM
Monitoring et observabilité
Surveillance continue des performances en production, détection de drift, suivi des métriques de qualité, alerting sur les dégradations et les hallucinations pour les LLMs.
Technologies :
Evidently AI, Weights & Biases, Prometheus, Grafana, Langfuse, RAGAS pour l'évaluation continue
Fine-tuning et entraînement continu
Pipelines d'entraînement reproductibles et scalables, fine-tuning de LLMs sur vos données métier, évaluation systématique, gestion des datasets et du feature engineering.
Technologies :
Hugging Face, LoRA/QLoRA, DeepSpeed, Ray Train
Gouvernance et sécurité des modèles
Traçabilité complète du cycle de vie : lignage des données, audit des décisions, conformité RGPD et AI Act, guardrails LLM et validation des outputs.
Technologies :
LangSmith, Guardrails AI, NeMo Guardrails
Plateforme Datascience
Conteneurs IA dédiés pour vos data scientists sur Kubernetes, environnements reproductibles, partage des notebooks et des datasets, intégration avec votre SI.
Souveraineté et options de déploiement
L'industrialisation IA touche à des données sensibles. Nos pipelines s'adaptent à vos contraintes de souveraineté et de sécurité.
Cloud public maîtrisé
Déploiement sur Azure (AKS + Azure OpenAI), AWS (Bedrock) ou GCP (Vertex AI), avec cloisonnement au niveau API et données 100 % tenant client.
Cloud souverain
Partenariat Scaleway pour des déploiements souverains en France, sur infrastructures européennes.
On-premise
Déploiement de modèles open source (Mistral, LLaMA) sur vos serveurs internes, sans dépendance API tierce. Expertise sur llama.cpp, FastAPI, Docker GPU.
Zones isolées
Pour les contextes les plus contraints, déploiement en zones cloisonnées sans exposition externe.
Aucun entraînement de modèles sur vos données. Conformité RGPD garantie sur l'ensemble du cycle de vie. Audits de sécurité réguliers et traçabilité des accès.
Nos modes d'intervention
Mise en place de plateforme MLOps ou Hub IA
Conception et déploiement d'une plateforme complète adaptée à votre contexte (architecture, sécurité, observabilité, gouvernance).
Intégration dans vos équipes Data / ML
Nos ingénieurs MLOps intégrés dans vos squads pour accélérer l'industrialisation et transférer les compétences.
Audit et optimisation
Évaluation de votre maturité MLOps, identification des goulets d'étranglement, recommandations d'amélioration et roadmap chiffrée.
Formation et montée en compétences
Transfert de compétences LLMOps et MLOps à vos équipes (data scientists, devs, architectes), avec accompagnement sur cas réel.
FAQ
Le MLOps couvre l'industrialisation de tous les modèles de machine learning (classification, régression, vision par ordinateur). Le LLMOps est une spécialisation du MLOps adaptée aux grands modèles de langage, avec des problématiques spécifiques : gestion des prompts, évaluation des hallucinations, orchestration RAG, optimisation des coûts d'inférence et gouvernance des agents.
Une plateforme MLOps automatise le déploiement, garantit la reproductibilité des expériences, détecte les dégradations de performance en production et assure la conformité réglementaire. C'est ce qui transforme un POC en produit IA fiable et durable, capable de servir des milliers d'utilisateurs simultanément.
Une première version fonctionnelle peut être opérationnelle en 4 à 8 semaines selon la complexité de votre environnement. Sur des Hubs IA d'entreprise dimensionnés pour plusieurs milliers d'utilisateurs, comptez 7 à 12 semaines avec une approche itérative : déploiement d'un premier pipeline de bout en bout, puis enrichissement progressif (monitoring, gouvernance, automatisation avancée).
Oui. Notre partenariat Scaleway et notre expertise sur Mistral nous permettent de déployer des solutions IA 100 % souveraines, y compris on-premise sans dépendance API tierce. Nous intervenons aussi sur des Hubs IA cloud privé (Azure AKS, Kubernetes) avec gateway LLM, observabilité et cloisonnement des données.
MCP (Model Context Protocol) est un standard émergent qui permet aux modèles IA d'accéder de manière structurée et sécurisée à vos APIs et données métier. C'est un levier clé pour passer d'agents génériques à des agents qui exploitent réellement votre SI. Nos Hubs IA intègrent MCP comme couche d'orchestration.
Avec une évaluation continue : RAGAS pour l'évaluation LLM-as-a-Judge, monitoring des hallucinations, détection de drift, alerting automatique. Couplé à des guardrails (Guardrails AI, NeMo Guardrails) qui valident les outputs avant qu'ils n'atteignent l'utilisateur final.
Expertises complémentaires
Intelligence Artificielle
Intégration de l'IA dans vos applications métier (RAG, agents, ticketing intelligent).
Cloud & DevOps
Infrastructure scalable pour vos workloads ML.
Cybersécurité
Sécurisation des pipelines et gouvernance IA.
OuiBoost
Notre méthodologie de delivery agentique pour vos projets de Build et de TMA.
Cadrage IA
Structurer votre vision, vos cas d'usage et votre gouvernance IA en amont de l'industrialisation.
Formation IA
Montée en compétences de vos équipes sur les pratiques LLMOps/MLOps et les outils IA.
Ils nous ont fait confiance
Des plateformes LLMOps et MLOps déployées en conditions réelles, de l'on-premise souverain au Hub IA d'entreprise.
Hub IA : Secteur assurantiel
Hub IA sécurisé pour 3 000 experts métier, en dispositif continu (4 ETP) : agents MCP connectés au SI via Spring AI, déployés sur Kubernetes avec monitoring d'usage intégré et RBAC API-level.
Voir la référenceEcominero
Déploiement clé en main de Mistral 7B on-premise (llama.cpp + FastAPI, Docker GPU) pour ~16 k€. Pipeline reproductible, autonomie complète de l'équipe sans dépendance API tierce.
Voir la référenceEurofiber
Évaluation continue RAGAS (LLM-as-a-Judge) en production sur l'agent de ticketing intelligent : chaque réponse de routage est évaluée automatiquement, avec suivi de la performance dans le temps.
Voir la référencePrêt à industrialiser vos modèles d'IA ?
Nos ingénieurs LLMOps et MLOps vous accompagnent pour passer du prototype à la production, avec des pipelines fiables, scalables et conformes.