La plupart des équipes qui expérimentent avec l'apprentissage automatique ou les grands modèles de langage se heurtent au même obstacle : elles peuvent entraîner les modèles, mais peinent à les gérer à grande échelle. La maturité MLOps ne se résume pas à des outils sophistiqués. Il s'agit de construire des systèmes fiables, reproductibles et observables qui vous permettent d'avancer plus vite sans risquer de dysfonctionnements.

Dans cette présentation, je vous guiderai à travers sept étapes pratiques que vous pouvez mettre en œuvre dès aujourd'hui pour améliorer votre maturité MLOps ou LLMOps, quelle que soit votre configuration actuelle.
Vous repartirez avec une représentation mentale claire de ce que représente la maturité MLOps/LLMOps en pratique, des exemples de la manière dont les équipes modernes appliquent ces étapes sur des plateformes comme Databricks, et des conseils concrets pour commencer à améliorer vos propres pipelines dès aujourd'hui.

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