Livrez le modèle, pas la plomberie, sur une infra souveraine prête HDS.
Souverain par construction : hébergé sur OVHcloud, sur une infrastructure qualifiée SecNumCloud 3.2 et certifiée HDS, les données de vos clients restent chez eux. Par-dessus, tout le pipeline MLOps : ingestion, dé-identification, entraînement GPU, registry de modèles et serving. Vous arrivez sur le marché avec la conformité déjà réglée.
Combien de temps pour un modèle en production ?
De la donnée brute au endpoint servi, dans le cloud de votre client, sans construire la plomberie vous-même.
| étape | délai | statut |
|---|---|---|
| donnée → cohorte | jours | auto |
| modèle → endpoint | minutes | servi |
Interface et chiffres illustratifs, pour expliquer le flux. Ce ne sont pas les résultats d'un client Polnor.
Tout est automatisé jusqu'à la donnée exploitable.
Au moment où votre équipe écrit sa requête, le plus dur est fait : la plateforme a déjà ingéré, dé-identifié, standardisé et contrôlé la qualité de vos données. Vous commencez là où commence la question métier.
Un MLOps compatible MLflow, dans le cloud du client
Vous gardez vos outils : notebooks, MLflow, Python. La plateforme fournit le compute GPU, le registry et le serving, dans le périmètre souverain du client. Pas de projet d'infra, pas de reprise de conformité à chaque déploiement.
| source | → concept | std |
|---|---|---|
| notebooks | Python / SQL / Spark | ✓ |
| registry | compatible MLflow | ✓ |
| serving | endpoints souverains | ✓ |
La plateforme fait l'infra. Vous faites le modèle.
La plomberie et la conformité se font toutes seules, pour que votre équipe passe son temps sur la science du produit, pas sur l'infrastructure.
Une conformité que vos clients peuvent auditer.
Les données clients ne quittent jamais leur cloud, chaque accès est journalisé, et tout tourne sur une infrastructure qualifiée SecNumCloud et certifiée HDS. Vous vendez à des hôpitaux et des assureurs sans que l'hébergement soit un blocage.
Du notebook au endpoint souverain, sans construire la plomberie.
30 minutes sur votre modèle : on vous montre l'entraînement et le déploiement dans un cloud souverain, de bout en bout.