AWS Summit Paris – Du Prototype à la Production : Itinéraire d’un Projet d’IA
Lors de la dernière édition de l’AWS Summit à Paris, j’ai participé à de nombreuses sessions organisées dans les différentes salles du Palais de Congrès. J’ai réalisé une série de comptes rendus de ces présentations que je vous partage. Ici il s’agit du retour d’expérience réalisé par la société Soitec qui est une spin-off du CEA sur le passage du prototype à un projet industriel en production sur un environnement AWS. On sait que le plus dur sur un projet de ce type n’est pas la phase de prototypage qui généralement ne nécessite pas de la part des équipes de rentrer dans des niveaux de conceptions de l’infrastructure de production. En effet, à la différence d’un projet traditionnel, sur de l’intelligence artificielle on tâtonne beaucoup avant de confirmer, ou non, que les hypothèses autour des données et des performances d’un algorithme se confirment. Souvent d’ailleurs ce qui a été fait en prototype nécessite un redesign complet pour le projet industriel. C’est cette histoire et ce cheminement que vous pourrez découvrir dans ce CR.
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A l’occasion de la conférence AWS Summit Paris du 2 avril, Virginie Mathivet Directrice R&D au sein de Teamwork, Mohamed Aït El Kamel Solution Architect chez Corexpert et Xavier Michallet Head of Data Department chez Soitec (spin-off du CEA) nous ont partagé un retour d’expérience sur le développement et le déploiement d’un modèle de Machine Learning sur AWS pour de la reconnaissance d’image.
https://www.margo-group.com/fr/actualite/du-prototype-a-la-production-itineraire-dun-projet-dia/
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