- Comprendre le déploiement industrialisé des modèles IA dans l’industrie pharma
- Structurer le workflow MLOps pour garantir reproductibilité et fiabilité
- Assurer la qualité, la traçabilité et la conformité réglementaire
Objectifs
Participants
Data science, IT et qualité
Pré-requis
Notions de machine learning et déploiement des modèles
Programme
- Définir le processus MLOps adapté à l’industrie pharmaceutique
- Mettre en place le pipeline pour le développement, les tests et la production
- Documenter chaque étape pour assurer la traçabilité complète
- Automatiser le déploiement et le suivi des modèles IA
- Mettre en œuvre les contrôles qualité et la conformité réglementaire
- Analyser la performance et la stabilité des modèles déployés
- Coordonner les équipes IT et métiers pour l’industrialisation
- Auditer le pipeline pour l’amélioration continue
- Mettre à jour les workflows selon le retour d’expérience et les exigences
- Former les équipes aux bonnes pratiques MLOps
- Renforcer la fiabilité et la performance des modèles en production
Exercices pratiques
- Déployer un modèle dans le pipeline MLOps
- Vérifier la traçabilité et la conformité du workflow
- Documenter les résultats et les indicateurs de performance
Aptibox
- Guide MLOps pharma
- Modèle de workflow d’industrialisation
- Check-list qualité et conformité
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