Page Intelligence Artificielle & Cloud, remplaçant l'article AIOps dans le bloc Offres > IA & automatisation : hero, constat sur l'infrastructure IA, approche en 4 étapes (cadrage, infrastructure, entraînement, mise en production), cas d'usage, article associé SageMaker, FAQ, CTA.
L'IA ne manque pas d'ambition. Elle manque d'infrastructure prête.
Avant le modèle, il y a le socle : données, calcul, gouvernance. Metanext vous accompagne de l'infrastructure IA jusqu'au modèle en production, sur AWS, Azure ou GCP.
Le constat
La donnée d'entraînement, le calcul GPU et la gouvernance des modèles sont souvent les angles morts des projets IA — bien avant le choix de l'algorithme. Un projet IA qui échoue est rarement un problème de modèle : c'est un problème d'infrastructure et de données mal préparées en amont.
Données dispersées
Calcul sous-dimensionné
Gouvernance absente
Notre approche, en 4 étapes
De la préparation des données jusqu'au monitoring en production, sur l'écosystème cloud de votre choix.
Cadrage du cas d'usage
Identification du besoin métier, des données disponibles et du ROI attendu, avant tout choix technique.
Infrastructure IA
Préparation des données, choix du calcul adapté (CPU, GPU) et mise en place de l'environnement (ex. AWS SageMaker, Azure ML, Vertex AI).
Entraînement du modèle
Sélection ou ajustement des algorithmes, entraînement à partir des données fournies, itérations pour améliorer la performance.
Déploiement & supervision
Mise en production du modèle, suivi des performances dans le temps et ajustements continus.
Ce que l'IA change concrètement
Un article associé
Avant de lancer un projet IA
Faut-il déjà avoir un cas d'usage précis avant de vous solliciter ?
Non, la première étape de cadrage sert justement à qualifier le besoin métier et le ROI attendu avant tout choix technique.
Metanext est-il dépendant d'un cloud provider pour ses projets IA ?
Non. Notre approche s'adapte à AWS SageMaker, Azure ML ou Vertex AI selon votre environnement existant et vos contraintes.
Quelle est la première brique à sécuriser dans un projet IA ?
La donnée : sa disponibilité, sa qualité et sa gouvernance conditionnent la réussite du modèle bien plus que le choix de l'algorithme.
L'IA nécessite-t-elle toujours des GPU ?
Non, cela dépend du cas d'usage : certains modèles tournent efficacement sur du calcul CPU classique, d'autres (deep learning, LLM) nécessitent du calcul GPU dédié.
Un projet IA à cadrer ?
De l'infrastructure au modèle en production, on en discute sans engagement.
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