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Réussir grâce aux données en temps réel

Cognizant et AWS Machine Learning (ML)/MLOps extraient les données en temps réel et fournissent des informations convaincantes qui améliorent la prise de décision, renforcent l'avantage concurrentiel et améliorent l'expérience client.
Pour profiter pleinement des avantages du ML et du MLOps, il faut non seulement une infrastructure économique et évolutive, mais aussi la capacité de gérer l'ensemble du cycle de vie du machine learning en suivant de bonnes pratiques éprouvées. Répondre à ces deux exigences vous permet de déployer le machine learning rapidement et de générer des modèles de ML et de MLOps intégrés durables, pouvant être orchestrés et gouvernés efficacement.  
Nos pratiques MLOps renforcent l'automatisation et garantissent la qualité des modèles de production exécutés sur l'infrastructure ML AWS, tout en se concentrant sur les exigences métiers et réglementaires, ce qui réduit les complexités et augmente l'efficacité. 

Nos offres

Maximisez ML Insights sur AWS

En tant que partenaire AWS doté d'une expertise sectorielle et technique approfondie, Cognizant offre les connaissances, les cadres, les accélérateurs et l'accompagnement nécessaires pour que nos solutions ML et MLOps apportent une valeur maximale à chaque développeur, data scientist et praticien.

Cognizant fournit des services ML/MLOps par l'intermédiaire de 23 000 consultants en données, en analytique et en IA ;  7000 spécialistes, 800 data scientists, des brevets uniques d'IA/ML et des centaines d'ingénieurs ML. 

Identifier les cas d'utilisation et évaluer l'état de préparation des données

Bien que les clients soient censés investir plus de 10 milliards de dollars dans le ML d'ici 2022, seuls 10 % des modèles sont réellement déployés et seuls 7 % des entreprises peuvent déployer ces modèles à l'échelle de leur entreprise. Par conséquent, les chefs d'entreprise et les responsables informatiques tentent d'adopter le machine learning, la création de valeur et le meilleur moyen déployer les technologies à l'échelle afin d'en profiter pleinement.

Les services de conseil de Cognizant et le cadre d'évaluation de la maturité en matière d'IA donnent priorité aux résultats intelligents pour l'entreprise et le déploiement de modèles AWS optimisés en situation réelle, garantissant ainsi l'évolutivité et l'intégration efficaces de l'intelligence dans toute l'entreprise.

Préparer, calculer et promouvoir

L'ensemble des pôles d'ingénierie, de maintenance et de gestion MLOps de Cognizant permet de déployer et de maintenir les modèles de machine learning en production de manière fiable et efficace. Nous testons et développons des modèles de machine learning dans des systèmes expérimentaux isolés jusqu'à ce que les algorithmes soient prêts à être transférés dans des environnements de production. Grâce aux atouts uniques de Cognizant - Quick Start Model Builder, LEAFTM, RAMP, le calculateur RO AI et l'Insights Marketplace - nous accompagnons les projets tout au long du cycle d'ingénierie.

  • Dépassez les prédictions avec LEAF, une approche évolutive pour analyser et améliorer les modèles au fil du temps. LEAF permet de créer de nouveaux modèles d'apprentissage à l'aide de conclusions et de résultats antérieurs. De nouvelles prescriptions pour la prise de décision peuvent être appliquées à de nouveaux contextes, et les générations futures de modèles peuvent atteindre plusieurs objectifs.
  • La solution Rapid Analytics & ML Platform (RAMP) aide les clients à appliquer rapidement des analyses prédictives à leurs données. Cette plateforme réduit le temps nécessaire au déploiement d'un environnement de découverte de données, tout en protégeant et en sécurisant les données embarquées, même en cas de volumes importants. Et RAMP est une plateforme prête pour le cloud certifiée pour son fonctionnement sur le cloud AWS.
  • Le calculateur RO "AI" permet de calculer l'impact des modèles de machine learning et de promouvoir le partage et la collaboration dans le domaine de l'intelligence AWS.

Développer, intégrer et gouverner

Le déploiement continu de modèles de machine learning entraîne naturellement des problèmes d'intégration continue. Au fur et à mesure que le nombre de modèles déployés augmente, il en va de même pour la nécessité de prendre en charge le volume quotidien croissant de modèles tout en maintenant la haute disponibilité des services de prévision. Les conditions du ML telles que le chargement et le téléchargement des modèles, ainsi que le redémarrage des modèles plus anciens, doivent coexister avec les exigences de gouvernance et d'éthique.  

L'accélérateur MLOps de Cognizant est un outil axé sur les personas et basé sur l'interface utilisateur, conçu pour faciliter l'industrialisation des modèles, couvrant tous les aspects de la gestion du cycle de vie des modèles. 

  • Construisez, formez, surveillez et déployez rapidement des modèles à l'échelle sur une infrastructure AWS optimale et SageMaker.
  • Proposez des prévisions explicables et sans biais, tout en garantissant des performances reproductibles et cohérentes.
  • Tirez parti des capacités complètes de surveillance et de maintien automatisé.
  • Proposez à tous les utilisateurs - data scientists, commerciaux, ingénieurs ML et ingénieurs de données - des tableaux de bord et indicateurs axés sur les personas.
Machine learning en tant que service (MLaaS) avec ingénierie automatisée des fonctionnalités.

Découvrez notre approche des projets de machine learning qui relèvent les défis liés à l'évolution constante des données, à la convolution des données mondiales et locales et au partage des caractéristiques des données entre de nombreux modèles et secteurs d'activité. L'illustration de la page 4 présente un cycle de vie du modèle appliqué à un projet AWS SageMaker.

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