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Les 3 erreurs coûteuses que nous corrigeons
🏷️ Mauvaise dimensionnement des instances ML
• Instances SageMaker oubliées : Un ml.g4dn.xlarge coûte 6 900 €/an s'il reste en fonctionnement
• Mauvais choix CPU vs GPU : Dépassement de coût significatif en utilisant le GPU pour des charges de travail non compatibles
• Espaces de travail Canvas ouverts : 1 500 €/mois de gaspillage
⚡ Pipelines de données non optimisés
• Sous-utilisation du GPU : Souvent 30 % au lieu du potentiel optimal
• Mode Fichier vs Mode Tubes : démarrage de 45 min pour 100 Go de données vs flux direct
• Goulots d'étranglement d'E/S qui paralysent l'entraînement ML
🔒 Gouvernance de l'IA insuffisante
• Risques liés au RGPD : Amendes pouvant atteindre 4 % du chiffre d'affaires global
• Droit à l'effacement impossible sans versioning du modèle
• Projets bloqués en raison du manque de conformité
Les 3 erreurs coûteuses que nous corrigeons
🏷️ Mauvaise dimensionnement des instances ML
• Instances SageMaker oubliées : Un ml.g4dn.xlarge coûte 6 900 €/an s'il reste en fonctionnement
• Mauvais choix CPU vs GPU : Dépassement de coût significatif en utilisant le GPU pour des charges de travail non compatibles
• Espaces de travail Canvas ouverts : 1 500 €/mois de gaspillage
⚡ Pipelines de données non optimisés
• Sous-utilisation du GPU : Souvent 30 % au lieu du potentiel optimal
• Mode Fichier vs Mode Tubes : démarrage de 45 min pour 100 Go de données vs flux direct
• Goulots d'étranglement d'E/S qui paralysent l'entraînement ML
🔒 Gouvernance de l'IA insuffisante
• Risques liés au RGPD : Amendes pouvant atteindre 4 % du chiffre d'affaires global
• Droit à l'effacement impossible sans versioning du modèle
• Projets bloqués en raison du manque de conformité
Les 3 erreurs coûteuses que nous corrigeons
🏷️ Mauvaise dimensionnement des instances ML
• Instances SageMaker oubliées : Une ml.g4dn.xlarge coûte 6 900 €/an si elle est laissée en marche
• Mauvais choix CPU vs GPU : Dépassement significatif des coûts en utilisant un GPU pour des charges de travail non compatibles
• Espaces de travail Open Canvas : Déchets de 1 500 €/mois
⚡ Pipelines de données non optimisés
• Sous-utilisation du GPU : Souvent 30 % au lieu du potentiel optimal
• Mode Fichier vs Mode Tubes : démarrage de 45 min pour 100 Go de données vs flux direct
• Goulots d'étranglement d'E/S qui paralysent l'entraînement ML
🔒 Gouvernance de l'IA insuffisante
• Risques liés au RGPD : Amendes pouvant atteindre 4 % du chiffre d'affaires global
• Droit à l'effacement impossible sans versioning du modèle
• Projets bloqués en raison du manque de conformité
Les 3 erreurs coûteuses que nous corrigeons
🏷️ Mauvaise dimensionnement des instances ML
• Instances SageMaker oubliées : Un ml.g4dn.xlarge coûte 6 900 €/an s'il reste en fonctionnement
• Mauvais choix CPU vs GPU : Dépassement de coût significatif en utilisant le GPU pour des charges de travail non compatibles
• Espaces de travail Canvas ouverts : 1 500 €/mois de gaspillage
⚡ Pipelines de données non optimisés
• Sous-utilisation du GPU : Souvent 30 % au lieu du potentiel optimal
• Mode Fichier vs Mode Tubes : démarrage de 45 min pour 100 Go de données vs flux direct
• Goulots d'étranglement d'E/S qui paralysent l'entraînement ML
🔒 Gouvernance de l'IA insuffisante
• Risques liés au RGPD : Amendes pouvant atteindre 4 % du chiffre d'affaires global
• Droit à l'effacement impossible sans versioning du modèle
• Projets bloqués en raison du manque de conformité
Les 3 erreurs coûteuses que nous corrigeons
🏷️ Mauvaise dimensionnement des instances ML
• Instances SageMaker oubliées : Un ml.g4dn.xlarge coûte 6 900 €/an s'il reste en fonctionnement
• Mauvais choix CPU vs GPU : Dépassement de coût significatif en utilisant le GPU pour des charges de travail non compatibles
• Espaces de travail Canvas ouverts : 1 500 €/mois de gaspillage
⚡ Pipelines de données non optimisés
• Sous-utilisation du GPU : Souvent 30 % au lieu du potentiel optimal
• Mode Fichier vs Mode Tubes : démarrage de 45 min pour 100 Go de données vs flux direct
• Goulots d'étranglement d'E/S qui paralysent l'entraînement ML
🔒 Gouvernance de l'IA insuffisante
• Risques liés au RGPD : Amendes pouvant atteindre 4 % du chiffre d'affaires global
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• Projets bloqués en raison du manque de conformité
Les 3 erreurs coûteuses que nous corrigeons
🏷️ Mauvaise dimensionnement des instances ML
• Instances SageMaker oubliées : Un ml.g4dn.xlarge coûte 6 900 €/an s'il reste en fonctionnement
• Mauvais choix CPU vs GPU : Dépassement de coût significatif en utilisant le GPU pour des charges de travail non compatibles
• Espaces de travail Canvas ouverts : 1 500 €/mois de gaspillage
⚡ Pipelines de données non optimisés
• Sous-utilisation du GPU : Souvent 30 % au lieu du potentiel optimal
• Mode Fichier vs Mode Tubes : démarrage de 45 min pour 100 Go de données vs flux direct
• Goulots d'étranglement d'E/S qui paralysent l'entraînement ML
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• Projets bloqués en raison du manque de conformité
Notre méthodologie éprouvée
Phase 2 : Optimisation des Performances
Mise en œuvre de la surveillance, migration vers le mode Pipe, optimisation du format des données, déploiement de cadres de gouvernance, et mise en place d'un registre de modèles garantissant performance et conformité.
Phase 1 : Vérification de la santé de l'infrastructure
Audit complet de votre écosystème AWS AI, inventaire des instances ML actives, analyse de l'utilisation des GPU, évaluation des pipelines, évaluation de la gouvernance de l'IA et identification des gains rapides pour des économies immédiates.
Phase 3 : Architecture Avancée
Automatisation des pipelines MLOps, haute disponibilité, surveillance avancée des modèles et documentation de conformité automatisée créant une architecture AI-native résiliente et pérenne.
Notre méthodologie éprouvée
Phase 2 : Optimisation des Performances
Mise en œuvre de la surveillance, migration vers le mode Pipe, optimisation du format des données, déploiement de cadres de gouvernance, et mise en place d'un registre de modèles garantissant performance et conformité.
Phase 1 : Vérification de la santé de l'infrastructure
Audit complet de votre écosystème AWS AI, inventaire des instances ML actives, analyse de l'utilisation des GPU, évaluation des pipelines, évaluation de la gouvernance de l'IA et identification des gains rapides pour des économies immédiates.
Phase 3 : Architecture Avancée
Automatisation des pipelines MLOps, haute disponibilité, surveillance avancée des modèles et documentation de conformité automatisée créant une architecture AI-native résiliente et pérenne.
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Mise en œuvre de la surveillance, migration vers le mode Pipe, optimisation du format des données, déploiement de cadres de gouvernance, et mise en place d'un registre de modèles garantissant performance et conformité.
Phase 1 : Vérification de la santé de l'infrastructure
Audit complet de votre écosystème AWS AI, inventaire des instances ML actives, analyse de l'utilisation des GPU, évaluation des pipelines, évaluation de la gouvernance de l'IA et identification des gains rapides pour des économies immédiates.
Phase 3 : Architecture Avancée
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Phase 1 : Vérification de la santé de l'infrastructure
Audit complet de votre écosystème AWS AI, inventaire des instances ML actives, analyse de l'utilisation des GPU, évaluation des pipelines, évaluation de la gouvernance de l'IA et identification des gains rapides pour des économies immédiates.
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Phase 2 : Optimisation des Performances
Mise en œuvre de la surveillance, migration vers le mode Pipe, optimisation du format des données, déploiement de cadres de gouvernance, et mise en place d'un registre de modèles garantissant performance et conformité.
Phase 1 : Vérification de la santé de l'infrastructure
Audit complet de votre écosystème AWS AI, inventaire des instances ML actives, analyse de l'utilisation des GPU, évaluation des pipelines, évaluation de la gouvernance de l'IA et identification des gains rapides pour des économies immédiates.
Phase 3 : Architecture Avancée
Automatisation des pipelines MLOps, haute disponibilité, surveillance avancée des modèles et documentation de conformité automatisée créant une architecture AI-native résiliente et pérenne.
Notre méthodologie éprouvée
Phase 2 : Optimisation des Performances
Mise en œuvre de la surveillance, migration vers le mode Pipe, optimisation du format des données, déploiement de cadres de gouvernance, et mise en place d'un registre de modèles garantissant performance et conformité.
Phase 1 : Vérification de la santé de l'infrastructure
Audit complet de votre écosystème AWS AI, inventaire des instances ML actives, analyse de l'utilisation des GPU, évaluation des pipelines, évaluation de la gouvernance de l'IA et identification des gains rapides pour des économies immédiates.
Phase 3 : Architecture Avancée
Automatisation des pipelines MLOps, haute disponibilité, surveillance avancée des modèles et documentation de conformité automatisée créant une architecture AI-native résiliente et pérenne.
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Réduction substantielle des coûts ML/IA
• Élimination des instances inutilisées : Économies importantes
• Optimisation de la taille : Réduction majeure des coûts de calcul
⚡
Gains de performance
• Amélioration notable des temps d'entraînement des modèles
• Optimisation de l'utilisation du GPU par rapport à la référence actuelle
• Réduction spectaculaire du temps de démarrage avec Pipe Mode
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Réduction substantielle des coûts ML/IA
• Élimination des instances inutilisées : Économies importantes
• Optimisation de la taille : Réduction majeure des coûts de calcul
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Gains de performance
• Amélioration notable des temps d'entraînement des modèles
• Optimisation de l'utilisation du GPU par rapport à la référence actuelle
• Réduction spectaculaire du temps de démarrage avec Pipe Mode
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Réduction substantielle des coûts ML/IA
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Gains de performance
• Amélioration notable des temps d'entraînement des modèles
• Optimisation de l'utilisation du GPU par rapport à la référence actuelle
• Réduction spectaculaire du temps de démarrage avec Pipe Mode
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Réduction substantielle des coûts ML/IA
• Élimination des instances inutilisées : Économies importantes
• Optimisation de la taille : Réduction majeure des coûts de calcul
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Gains de performance
• Amélioration notable des temps d'entraînement des modèles
• Optimisation de l'utilisation du GPU par rapport à la référence actuelle
• Réduction spectaculaire du temps de démarrage avec Pipe Mode
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Réduction substantielle des coûts ML/IA
• Élimination des instances inutilisées : Économies importantes
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Gains de performance
• Amélioration notable des temps d'entraînement des modèles
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Réduction substantielle des coûts ML/IA
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Gains de performance
• Amélioration notable des temps d'entraînement des modèles
• Optimisation de l'utilisation du GPU par rapport à la référence actuelle
• Réduction spectaculaire du temps de démarrage avec Pipe Mode
Combien de temps pour voir les premiers résultats ?
Les gains rapides (arrêt des instances inactives, optimisation de la taille) sont visibles dès la première semaine. Les améliorations majeures de performance se manifestent après quelques semaines d'optimisation.
Quelles économies puis-je attendre sur ma facture AWS ?
Les économies dépendent de votre situation actuelle. Nous identifions systématiquement des opportunités d'optimisation significatives lors de l'audit initial.
Comment fonctionne l'intégration d'AI Squad ?
Un expert certifié NVMD AWS/ML rejoint temporairement votre équipe technique. Il travaille directement sur vos projets tout en optimisant votre infrastructure et en formant vos équipes.
Combien de temps pour voir les premiers résultats ?
Les gains rapides (arrêt des instances inactives, optimisation de la taille) sont visibles dès la première semaine. Les améliorations majeures de performance se manifestent après quelques semaines d'optimisation.
Quelles économies puis-je attendre sur ma facture AWS ?
Les économies dépendent de votre situation actuelle. Nous identifions systématiquement des opportunités d'optimisation significatives lors de l'audit initial.
Comment fonctionne l'intégration d'AI Squad ?
Un expert certifié NVMD AWS/ML rejoint temporairement votre équipe technique. Il travaille directement sur vos projets tout en optimisant votre infrastructure et en formant vos équipes.
Combien de temps pour voir les premiers résultats ?
Les gains rapides (arrêt des instances inactives, optimisation de la taille) sont visibles dès la première semaine. Les améliorations majeures de performance se manifestent après quelques semaines d'optimisation.
Quelles économies puis-je attendre sur ma facture AWS ?
Les économies dépendent de votre situation actuelle. Nous identifions systématiquement des opportunités d'optimisation significatives lors de l'audit initial.
Comment fonctionne l'intégration d'AI Squad ?
Un expert certifié NVMD AWS/ML rejoint temporairement votre équipe technique. Il travaille directement sur vos projets tout en optimisant votre infrastructure et en formant vos équipes.
Combien de temps pour voir les premiers résultats ?
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