Auteur : Oliver Köth, NTT Data

Le Machine Learning (ML) est l'une des approches les plus prometteuses pour l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'entreprise. Mais jusqu'à présent, près de neuf projets sur dix échouent avant d'être lancés. DevOps et ML-Ops permettent d'inverser cette tendance.

Intégrer le développement et l'exploitation de logiciels est un objectif déclaré de toute initiative DevOps. Compte tenu de la complexité de cette tâche, de nombreuses entreprises mettent d'abord la sécurité entre parenthèses. Mais c'est une erreur fatale.