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Services Machine Learning & MLOps en France

Transformez des modèles expérimentaux en fonctionnalités ML fiables qui créent du revenu. Stralya conçoit, développe et opère des fondations MLOps robustes pour que vos modèles de Machine Learning tournent en toute sécurité à l’échelle dans le cloud et s’intègrent à vos applications web et web mobile.
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Périmètre du service

Ce que couvre notre service Machine Learning & MLOps

Notre offre Machine Learning & MLOps s’adresse aux organisations qui considèrent le ML comme un actif stratégique, pas comme une simple expérimentation. Nous couvrons l’intégralité du cycle de vie – de la donnée et de l’architecture jusqu’au déploiement et aux opérations long terme – avec un périmètre clair et structuré, adapté aux exigences du marché français.

Composants clés du service ML & MLOps

Évaluation de votre stack ML actuelle, de votre paysage de données, de vos outils et des compétences de vos équipes.
Conception d’une architecture ML et MLOps cloud-native sur AWS, Azure ou GCP.
Mise en place d’environnements reproductibles via containers et infrastructure as code.
Création ou durcissement des pipelines de données, feature stores et registres de modèles.
Mise en place de pipelines CI/CD pour le ML, incluant tests automatisés et garde-fous qualité.
Conception et déploiement d’API temps réel, de traitements batch ou de workloads ML en streaming.
Implémentation du monitoring, du logging, des alertes et de tableaux de bord de performance des modèles.
Détection de dérive, workflows de ré-entraînement et gouvernance complète du cycle de vie des modèles.
Détection de dérive, workflows de ré-entraînement et gouvernance complète du cycle de vie des modèles.
Détection de dérive, workflows de ré-entraînement et gouvernance complète du cycle de vie des modèles.

Extensions et options complémentaires

Détection de dérive, workflows de ré-entraînement et gouvernance pour la gestion du cycle de vie des modèles.
Plateformes avancées d’expérimentation (feature flags, A/B testing, évaluation en ligne).
Plateformes avancées d’expérimentation (feature flags, A/B testing, évaluation en ligne).
Tableaux de bord analytics et reporting sur mesure pour les parties prenantes métiers.
Renfort d’expertise de profils seniors cloud, data et MLOps en intégration à vos équipes.
Support de production 24/7 ou à horaires étendus pour les services ML les plus critiques.
Intégration avec vos plateformes de données d’entreprise et vos outils de BI existants.
Revue de sécurité et durcissement en collaboration avec votre équipe sécurité / RSSI.
Chaque mission démarre par une phase de discovery et de cadrage structurée. À partir de là, nous construisons une roadmap sur-mesure au forfait, alignée sur vos priorités, votre appétence au risque et vos capacités internes – pour que le Machine Learning devienne un composant fiable de votre infrastructure digitale, et non un side project fragile.

Résultats concrets attendus de notre travail en ML & MLOps

Des expérimentations à l’impact mesurable
Vos initiatives ML passent de notebooks isolés à des systèmes de production qui soutiennent directement le revenu, l’efficacité opérationnelle ou l’expérience client – avec des KPI et un reporting clairs.
Performance, scalabilité et maîtrise des coûts
Les architectures cloud-native permettent à vos modèles de monter en charge tout en gardant le contrôle sur les coûts d’infrastructure et d’inférence, grâce à des workloads dimensionnés et observables.
Risque opérationnel réduit
Monitoring, alertes, détection de dérive et processus d’incident clairs réduisent fortement le risque de dégradations silencieuses des modèles, d’expériences utilisateur dégradées ou de problèmes de conformité.
Des équipes internes renforcées
Vos data scientists, ingénieurs et équipes produit bénéficient d’une plateforme et de workflows partagés, bien documentés, qui leur permettent de collaborer efficacement et de livrer plus vite des fonctionnalités ML dans vos applications web et web mobiles.
Avantage concurrentiel sur le marché français
En intégrant des capacités ML fiables dans vos produits digitaux, vous vous différenciez sur un marché français exigeant grâce à des expériences en ligne plus intelligentes, plus personnalisées et plus efficaces.

Méthode

Un processus MLOps structuré, de l’idée à une production stable

Chaque organisation se situe à un stade différent de maturité en Machine Learning. Certaines n’ont que des modèles dans des notebooks, d’autres disposent de pipelines historiques difficiles à maintenir. Notre approche s’adapte à ce contexte, tout en suivant toujours un processus cloud-native rigoureux conçu pour réduire le risque, clarifier le cadre projet et augmenter la prévisibilité.

Nous commençons par dresser une vue claire de vos initiatives ML actuelles, de vos sources de données, de votre infrastructure et de vos objectifs métiers. Nous passons en revue modèles existants, pipelines, outils et modes de collaboration, puis nous cartographions les écarts par rapport aux standards MLOps de référence en fiabilité, sécurité et scalabilité.
Nous concevons une architecture MLOps cible adaptée à votre cloud (AWS, Azure ou GCP), à votre stack data et à vos contraintes de sécurité et de conformité. Vous recevez un périmètre clair et forfaitisé couvrant environnements, CI/CD, model serving, observabilité et gouvernance – avec des délais réalistes et des responsabilités explicites.
Nous construisons les briques essentielles : infrastructure as code, containerisation, pipelines ML, feature stores, registres de modèles, tests automatisés et workflows de déploiement. L’ensemble est versionné, reproductible et aligné sur vos pratiques d’ingénierie logicielle existantes, côté développement d’applications web et web mobile.
Nous faisons passer vos modèles des notebooks à des endpoints de production ou des traitements batch, avec une forte observabilité : tableaux de bord de performance, alertes, détection de dérive et logs complets. Nous travaillons avec vos équipes pour optimiser performance, coûts et fiabilité, et pour définir des SLA adaptés à la criticité de chaque cas d’usage.
Nous documentons l’ensemble et faisons monter en compétence vos équipes pour qu’elles puissent opérer et faire évoluer la plateforme en autonomie. Stralya peut ensuite rester à vos côtés comme partenaire de long terme – en maintenant, améliorant et faisant grandir vos capacités ML au rythme de votre business et de vos données.

FAQ

Questions Fréquences

Le MLOps (Machine Learning Operations) regroupe les pratiques, outils et processus qui transforment des modèles de Machine Learning en systèmes de production fiables et maintenables. En France, où les projets digitaux sont très exposés et fortement contraints en délais, le MLOps est clé pour éviter des déploiements manuels fragiles qui cassent en conditions réelles. Il garantit que vos modèles sont versionnés, testés, déployés, monitorés et ré-entraînés de manière contrôlée et auditable – en cohérence avec vos standards cloud, sécurité et conformité, et avec vos applications web et web mobiles existantes.
Oui. Une grande partie de nos missions se fait avec des équipes disposant d’une forte compétence data science mais sans capacité d’ingénierie suffisante pour industrialiser leurs travaux. Stralya se concentre sur la couche MLOps et d’ingénierie cloud-native : infrastructure, pipelines, déploiement, observabilité et gouvernance. Vos data scientists restent focalisés sur le modèle, tandis que nous nous assurons qu’il tourne en production de façon sûre, efficace et intégrée à vos produits web et mobiles.
Nous sommes cloud-native et travaillons avec les trois principaux fournisseurs de cloud : AWS, Azure et GCP. Nous tirons parti de leurs services managés de ML et de données lorsqu’ils sont pertinents, et les combinons avec des containers, Kubernetes ou des architectures serverless selon vos besoins, vos contraintes de coûts et votre stack existante côté développement web et web mobile.
Oui. Stralya est régulièrement sollicitée pour reprendre des initiatives ML bloquées au stade de POC ou qui échouent fréquemment en production. Nous commençons par un audit structuré de votre code, de vos pipelines, de votre infrastructure et de vos processus, puis nous proposons un plan de stabilisation et de remédiation. L’objectif n’est pas seulement de « réparer » l’existant, mais de vous laisser avec une fondation MLOps robuste qui empêche la réapparition des mêmes problèmes.
Notre modèle principal est le projet au forfait. Après une phase initiale de discovery et de cadrage, nous définissons un périmètre, des livrables, des délais et des responsabilités clairs, puis nous nous engageons sur un budget fixe. Pour certaines organisations, nous pouvons également proposer un renfort ciblé de profils seniors (ingénieurs MLOps et cloud) en complément de vos équipes, sur des initiatives stratégiques.
Absolument. Stralya est avant tout un cabinet d’ingénierie spécialisé en développement web cloud-native. Nous concevons des API ML, jobs batch et pipelines streaming qui s’intègrent proprement à vos plateformes web, microservices et infrastructures de données. Vos fonctionnalités ML deviennent ainsi une extension naturelle de vos applications web et web mobiles, plutôt qu’un module à part, fragile et difficile à maintenir.

Étude de cas

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