
Domino Data Lab : plateforme MLOps pour l’entreprise
Domino Data Lab : en résumé
Domino Data Lab est une plateforme MLOps conçue pour gérer l’ensemble du cycle de vie des modèles de machine learning à l’échelle de l’entreprise. Destinée aux équipes data dans des secteurs réglementés comme la finance, la santé et les sciences de la vie, elle centralise le développement, le déploiement, la surveillance et la gouvernance des modèles. Avec un support hybride et multicloud, Domino permet d’exécuter des charges IA en local ou dans le cloud, tout en assurant conformité, performance et évolutivité.
Quelles sont les fonctionnalités principales de Domino Data Lab ?
Espace de travail centralisé pour le développement collaboratif
Domino offre un environnement unifié où les data scientists peuvent créer, tester et itérer des modèles avec leurs outils préférés : Python, R, SAS, MATLAB.
Intégration d’outils : compatibilité avec de nombreux frameworks et IDE.
Versioning automatique : suivi du code, des données et des modèles.
Collaboration : espaces et notebooks partagés entre membres d’équipe.
Infrastructure élastique à la demande
Grâce à l’orchestration Kubernetes, Domino propose des ressources de calcul évolutives, activables à la demande selon les besoins du projet.
Accès self-service : déploiement de ressources en un clic.
Calcul distribué : prise en charge de Spark, Ray, Dask.
Support GPU : accès à des GPU NVIDIA pour l'entraînement de modèles lourds.
Déploiement et surveillance automatisés des modèles
Domino simplifie la mise en production des modèles et fournit des outils pour leur suivi continu.
Déploiement flexible : modèles disponibles en API REST, batch ou applications interactives.
Monitoring en temps réel : détection de dérive et suivi des performances.
Pipelines de réentraînement : automatisation des mises à jour si la performance baisse.
Gouvernance et conformité intégrées
La plateforme intègre des fonctionnalités avancées pour répondre aux exigences réglementaires et de sécurité.
Traçabilité complète : journalisation de toutes les actions.
Gestion des accès : permissions basées sur les rôles.
Conformité : certifications SOC2 Type 2, RGPD, HIPAA, ISO 27001.
Suivi des coûts et optimisation des ressources
Domino propose des outils pour contrôler les coûts d’infrastructure et optimiser l’usage des ressources.
Analytique d’usage : suivi de la consommation de calcul et stockage.
Budgets et alertes : limites de dépenses configurables.
Planification des ressources : démarrage/arrêt automatisé des environnements.
Pourquoi choisir Domino Data Lab ?
Cycle ML complet : développement, déploiement, surveillance en un seul outil.
Flexible : prise en charge du cloud, du on-premise et du multicloud.
Sécurité entreprise : conçu pour les environnements sensibles et réglementés.
Environnement collaboratif : partagé entre équipes et outils intégrés.
Haute évolutivité : adapté aux petits projets comme aux déploiements industriels.
Domino Data Lab : Ses tarifs
Standard
Tarif
sur demande
Alternatives clients sur Domino Data Lab

Plateforme pour le développement, la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, avec des outils intégrés pour le suivi et l'optimisation des performances.
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AWS Sagemaker est une plateforme complète favorisant le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique. Elle offre des fonctionnalités pour le développement rapide de modèles, des environnements de formation adaptés et des capacités avancées de déploiement. Avec des outils pour suivre les performances et optimiser les résultats, elle permet aux entreprises d'améliorer durablement leurs solutions d'IA tout en réduisant la complexité du processus.
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Cette plateforme MLOps propose des outils avancés pour la gestion des données, l'entraînement des modèles et le déploiement en production, tout en favorisant la collaboration.
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Databricks est une solution complète de MLOps qui simplifie le processus d'apprentissage automatique. Elle offre des capacités robustes pour la gestion des données, permettant d'extraire, de transformer et de charger efficacement les données. Les utilisateurs peuvent entraîner des modèles à l'aide d'algorithmes variés et les déployer facilement en production. De plus, la plateforme favorise une collaboration fluide entre les équipes grâce à un environnement unifié où différentes parties prenantes peuvent contribuer ensemble.
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