Conformité MLOps & CI/CD
Nous auditons et adaptons vos pipelines de déploiement pour que chaque mise en production inclue automatiquement des tests réglementaires.
- Automatisation des tests de robustesse
- Traçabilité des versions de modèles
MLOps & AI Act
Gouvernance & MLOps : intégrez l’éthique au coeur de vos pipelines de développement
Passez de la théorie réglementaire à la pratique opérationnelle. Datanaos accompagne vos Data Scientists et ML Engineers pour transformer les contraintes de l’AI Act en réflexes d’ingénierie.
Vos équipes techniques face au défi réglementaire
Avec l’entrée en vigueur de l’AI Act, les entreprises doivent gérer des dizaines, voire des centaines de systèmes d’IA à risque modéré ou haut risque.
Notre mission n’est pas de refaire le métier de vos Data Scientists et MLE, mais d’ancrer le réflexe conformité directement dans leurs environnements Cloud, Databricks, Python et CI/CD.
Approche "Action Learning" : nous travaillons sur vos cas d’usage réels et évaluons vos propres modèles pour identifier et corriger les vulnérabilités techniques.
Les 3 enjeux techniques de la remédiation
1. Maîtrise des LLM & RAG
Sécuriser l’intégration des IA génératives via des architectures Cloud et API robustes.
2. Evaluation des modèles
Déployer des métriques objectives pour tester la dérive des modèles, les biais et la représentativité des datasets.
3. Industrialisation MLOps
Intégrer les contrôles de conformité directement dans les chaînes CI/CD.
Plan d’action
Notre approche d’ingénierie & gouvernance
Tests & évaluation LLM / RAG
Mise en place de protocoles de test pour valider le comportement de vos IA génératives ou prédictives avant leur exposition.
- Evaluation des hallucinations
- Mesure des biais sociodémographiques
Architectures Cloud & API sécurisées
Accompagnement sur le design d’architectures résilientes et sécurisées, en orchestrant vos données dans vos environnements.
- Sécurisation des flux API externes
- Gouvernance des bases vectorielles
Profils hybrides
Des architectes Data qui parlent le langage de vos équipes
La gouvernance de l’IA ne se décrète pas dans un bureau juridique : elle se code. Nos directeurs de projets Data & IA évoluent sur des stacks techniques modernes et des écosystèmes complexes.
Nous formons, nous codons et nous co-construisons avec vos ingénieurs pour injecter les exigences de l’AI Act directement dans vos scripts et vos architectures système.
Echanger avec un architecte IAimport datanaos_eval_toolkit as dtn
from mlops_pipeline import current_model
# 1. Chargement du jeu de données de test
dataset = dtn.load_fairness_dataset('hr_scoring_v2')
# 2. Evaluation de l'équité algorithmique
metrics = dtn.evaluate_bias(current_model, dataset)
# 3. Validation CI/CD conditionnelle
if metrics.disparate_impact < 0.8:
print("Alerte : biais détecté, déploiement bloqué")
dtn.trigger_remediation_workflow()
else:
print("Conformité validée. Push to prod.") Action learning & accompagnement
Prêt à outiller vos équipes Data & IA ?
Discutons de vos architectures LLM, RAG ou ML classique et définissons ensemble la meilleure stratégie d’intégration de l’AI Act dans vos pratiques MLOps.
Nous adaptons l’accompagnement à votre environnement : Cloud, Databricks, pipelines CI/CD ou stack interne.