Pourquoi l'IA opérationnelle distingue les amateurs des pros
Selon les analystes, 60 à 80 % des projets IA d'entreprise ne passent jamais en production stable. Causes typiques : pas de monitoring (dérive non détectée), pas de gouvernance des versions, pas de processus d'incident, dépendance fournisseur LLM non gérée. Résultat : l'IA fonctionne en démo, déraille en production.
Je forme vos équipes aux pratiques d'IA opérationnelle : MLOps pour le ML classique, LLMOps pour les LLM, monitoring spécifique (dérive, hallucinations, qualité), gestion des incidents IA, alignement avec ITIL / processus existants. Pour des organisations suisses qui veulent passer du POC au déploiement industriel.
Production-grade : une IA qui tient en production demande autant de discipline qu'un système core banking.