Les marges des banques françaises sous pression
Données, IA et feuille de route GenAI
L'élaboration de feuilles de route personnalisées alignant les données et l'IA sur les objectifs de l'organisation garantit une voie claire vers l'avenir.
Notre approche
Naviguer dans le paysage en rapide évolution des données et de l'IA exige une feuille de route claire, alignée sur les objectifs et capacités de votre organisation. Nous commençons par évaluer votre infrastructure de données actuelle, vos objectifs et les tendances du marché.
En collaboration étroite avec votre équipe, nous identifions comment exploiter les données et les technologies d'IA pour stimuler l'innovation, améliorer l'efficacité et obtenir un avantage concurrentiel. Nos feuilles de route sont personnalisées pour répondre à vos besoins spécifiques, avec des étapes et des jalons concrets pour vous guider vers une excellence axée sur les données.
Grâce à cette approche sur mesure, nous vous aidons à intégrer efficacement les données et l'IA dans vos opérations, assurant ainsi que votre organisation reste à la pointe dans un environnement dynamique et compétitif
Cas d'usage
Nous avons défini et exécuté une feuille de route MLOps complète, en utilisant les services AWS pour rationaliser les délais de mise sur le marché des initiatives d'apprentissage machine (ML). En nous appuyant sur Amazon SageMaker ML Pipelines, nous avons orchestré le workflow ML de bout en bout, permettant une intégration transparente des étapes de prétraitement des données, d'entraînement des modèles et de déploiement. La mise en œuvre de pratiques CI/CD et le contrôle des versions ont assuré une intégration et un déploiement continus, facilitant des itérations et des mises à jour rapides.
En adoptant une approche "Everything as Code", nous avons codifié l'infrastructure, la configuration et les processus de déploiement, améliorant ainsi la reproductibilité et l'évolutivité. L'utilisation d'un registre de modèles et de fonctionnalités a permis de centraliser la gestion des artefacts de ML et des pipelines d'ingénierie des fonctionnalités, favorisant ainsi la collaboration et la facilité d'utilisation au sein des équipes. Nous avons mis en place une architecture robuste de lac de données, permettant une ingestion efficace des données, la gouvernance et le contrôle d'accès.
Nous avons commencé par évaluer le système d'IA actuel et le niveau de maturité de l'organisation dans l'adoption de l'IA. Ensuite, nous avons interviewé les chefs de projet principaux et les responsables régionaux pour recueillir des informations clés.
Pour encourager l'innovation, nous avons organisé des ateliers pour réfléchir à des idées novatrices. À partir des données collectées et des perspectives obtenues, nous avons élaboré une feuille de route stratégique pour l'IA. Cette feuille de route priorise les cas d'utilisation et définit le modèle opérationnel pour la mise en œuvre des initiatives d'IA au sein de l'entreprise.