« Opérationnalisation des modèles d'IA » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »)
 
(2 versions intermédiaires par le même utilisateur non affichées)
Ligne 3 : Ligne 3 :


== Français ==
== Français ==
''' L'opérationnalisation des modèles d'intelligence artificielle '''
''' Opérationnalisation des modèles d'intelligence artificielle '''
 
''' Opérationnalisation des modèles IA '''


== Anglais ==
== Anglais ==
Ligne 10 : Ligne 12 :




<small>
==Sources==


[https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/artificial-intelligence-model-operationalization-modelops-  Source : Gartner]
[https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/artificial-intelligence-model-operationalization-modelops-  Source : Gartner]




[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:publication]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:14

Définition

L'opérationnalisation des modèles d'intelligence artificielle (IA ModelOps) est un ensemble de capacités qui se concentre principalement sur la gouvernance et la gestion du cycle de vie complet de tous les modèles d'IA et de décision. Cela inclut les modèles basés sur l'apprentissage automatique, les graphes de connaissances, les règles, l'optimisation, les techniques de langage naturel et les agents. Contrairement à MLOps (qui se concentre uniquement sur l'opérationnalisation des modèles d'apprentissage automatique) et à AIOps (qui est l'IA pour les opérations informatiques), ModelOps se concentre sur l'opérationnalisation de tous les modèles d'IA et de décision.

Français

Opérationnalisation des modèles d'intelligence artificielle

Opérationnalisation des modèles IA

Anglais

Model operationalization


Sources

Source : Gartner



Contributeurs: Imane Meziani, Marie Alfaro, wiki