FAQ

La plateforme est disponible en langue anglaise dans un premier temps. Nous ajouterons progressivement un mode multi-langue permettant de paramétrer la langue de son choix.

Le MLOps est un ensemble de pratiques qui vise à déployer et maintenir des modèles de Machine Learning en production de manière fiable et efficace. Le LLMOps se base sur le MLOps et ajoute toutes les fonctionnalités permettant de spécialiser, opérationnaliser et piloter des LLM.

La plateforme, actuellement en version 1.1, permet de mettre en place des infrastructures de calcul et de stockage ainsi que de créer et de déployer des pipelines de Machine Learning, de fine-tuner, d'opérationnaliser et de piloter des LLM. C'est donc ce qu'on peut appeler une plateforme de MLOps et de LLMOps.

Vous payez un abonnement qui vous donne accès à toutes les fonctionnalités de la plateforme de MLOps, présentes et à venir. En plus de cela, vous serez facturés chaque mois en fonction de l’utilisation que vous faites des ressources de calcul et de stockage.

Suivez-nous sur les réseaux Linkedin & Twitter et rendez-vous régulièrement sur notre blog où nous publions régulièrement des articles sur l’intelligence artificielle.

La plateforme Craft AI est totalement conforme avec le règlement européen sur les données (RGPD) et possède de nombreuses fonctionnalités permettant d’assister la gestion du cycle de vie des données personnelles.

Vous avez accès en temps réel au coût à la journée de chacune des machines qui sont utilisées. Vous pouvez facilement modifier les paramètres, ajouter du GPU et visualiser vos coûts d’infrastructure par projet.

Nous travaillons avec de nombreux fournisseurs de Cloud: AWS, GCP, Azure, Scaleway, OVH. Nous pouvons paramétrer votre hébergement à votre convenance auprès de chacun de ces acteurs. Nous assurons un hébergement des données au sein de l’Union Européenne.

La plateforme Craft AI est disponible sous format SaaS et vous pouvez également installer Craft AI sur vos propres serveurs Cloud.

Vous pouvez importer tous types de données dans la plateforme, qu’elles soient structurées ou non-structurées. Vous pouvez facilement créer des flux permettant l’ingestion régulière de nouvelles données.

Des droits permettent de limiter les accès aux différents projets, à la production et à la gestion de l’infrastructure.

Vous pouvez créer autant de projets que vous le souhaitez en souscrivant à notre plateforme.

Vous pouvez développer votre code en Python dans un premier temps, mais nous prévoyons également d’ajouter R, JavaScript et Julia.

Vous pouvez déployer vos pipelines en utilisant un endpoint permettant de partager les résultats avec un utilisateur externe ou bien en configurant des règles d’exécution préalables.

La plateforme est compatible avec tous les frameworks et librairies de Data Science open-source et avec les plateformes de ML.

Une IA respectueuse de la vie privée garantit le respect de la RGPD ou d’autres réglements similaires et utilise des données de synthèse pour assurer une confidentialité totale des données.

Une donnée de synthèse est une donnée artificielle qui ne contient pas d’événements réels. Elle est générée à partir de données réelles donc elle reste statistiquement équivalente et permet donc de réaliser des opérations de Machine Learning.

Un système d’IA frugal minimise la quantité d’énergie nécessaire pour entraîner, déployer et ré-entraîner les modèles.

Une IA équitable supprime les biais et les discriminations qui peuvent être présents de manière inhérente dans les données.

Une IA de confiance est une IA qui a plus de chance d’être acceptée et utilisée par les utilisateurs. Selon nous, elle doit être explicable, respectueuse de la vie privée, frugale en énergie et équitable.