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Vos fichiers sont dispersés, mal nommés, en double ou accessibles sans contrôle. Résultat : vos équipes perdent un temps précieux à chercher la bonne version, les erreurs s’accumulent, et les risques de sécurité explosent.
Cette désorganisation ralentit vos projets, augmente vos coûts et expose votre entreprise à des non-conformités réglementaires. Il est temps de remettre de l’ordre.
Le gestionnaire IA externalisé déploie une organisation structurée et pérenne de vos fichiers. Il met en place une architecture normalisée, formalise les règles de versioning, attribue les droits d’accès et assure une traçabilité rigoureuse. Vos équipes accèdent rapidement aux données pertinentes, les erreurs sont évitées et la conformité est maîtrisée sans interrompre vos activités.
Dès le démarrage de la mission, la gestion des données devient fluide : accès centralisé, qualité encadrée, gouvernance opérationnelle. Ce travail de structuration transforme un point de friction en véritable levier de performance dans vos projets d’externalisation intelligence artificielle.
Rouge Hexagone met à votre disposition des gestionnaires de datasets IA externalisés, capables de remettre de l’ordre dans vos volumes de données tout en garantissant sécurité, conformité et efficacité opérationnelle.
Une organisation claire permet de retrouver instantanément les bonnes données pour chaque projet, sans confusion ni perte de temps.
Une gouvernance stricte, des accès maîtrisés et une traçabilité complète garantissent le respect du RGPD et des normes sectorielles.
Des processus de contrôle continus assurent la fiabilité des datasets sur toute la durée de leur exploitation.
Les équipes data science sont libérées des tâches de gestion et peuvent se concentrer sur la création de valeur ajoutée.
Nos avantages
économies
Économisez en moyenne 2 300€/mois par poste externalisé, soit ~30 000€ par an.
Flexibilité
Sûrs de la qualité de nos agents, nous vous offrons des contrats SANS engagement, SANS durée minimale.
Compétences
Nos experts dédiés, formés en continu et parfaitement francophones, sont encadrés par une responsable de projet avec plusieurs années d'expérience.
Encadrement
Nos missions : RH, gestion de projets. Concentrez-vous sur votre métier, exigez le meilleur de nos collaborateurs.
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Détails techniques à destination des équipes data engineering et des architectes données souhaitant maîtriser les frameworks modernes de gouvernance de datasets et leur intégration dans les workflows MLOps.
La gouvernance moderne des données appliquée à l’intelligence artificielle repose sur une architecture en quatre couches interconnectées :
Ce modèle assure scalabilité à l’échelle pétaoctet, réactivité (découverte instantanée) et conformité réglementaire (RGPD, HIPAA, SOC 2).
Le versioning des datasets va au-delà du simple suivi de fichiers pour garantir la reproductibilité totale des expériences machine learning. Des outils comme DVC, Pachyderm ou LakeFS permettent un suivi sémantique des données avec hachage cryptographique (SHA-256), gestion de branches et fusions comme Git, ainsi qu’un diff efficace même sur de très gros volumes.
Le lineage des données enregistre la provenance complète : source initiale, horodatage, transformations appliquées (code et paramètres), validations qualité et modèles entraînés. Cette reproductibilité s’étend à l’environnement technique grâce à la containerisation (Docker), au gel des dépendances (requirements.txt, environment.yml) et à l’infrastructure-as-code (Terraform).
Les métriques de gouvernance suivent la fraîcheur des datasets, l’évolution des schémas et les schémas d’usage pour guider les optimisations continues.
La qualité des données pour l’apprentissage automatique exige des outils spécialisés. Des solutions comme Great Expectations permettent de définir des règles déclaratives, de réaliser un profilage automatisé, de valider des contraintes complexes (métier et statistiques) et de générer des rapports complets.
Les dimensions qualité spécifiques à l’IA incluent la cohérence des labels (avec détection de dérive), la complétude des variables (analyse des données manquantes), la stabilité temporelle (saisonnalité) et la compatibilité entre datasets.
Les pipelines de validation automatisés bloquent les données non conformes, génèrent des alertes sur les dégradations et déclenchent des remédiations automatiques. Les tableaux de bord permettent de visualiser les tendances, détecter les anomalies et évaluer l’impact sur la performance des modèles.
L’approche MLOps transforme la gestion des datasets en un élément clé du cycle de vie des modèles. Les orchestrateurs modernes (Kubeflow, MLflow, Airflow) gèrent l’ingestion des données avec validation de schéma, les transformations avec gestion des versions de features, les contrôles qualité automatisés et les déclenchements d’entraînement selon seuils prédéfinis.
Le feature store centralise la gestion des variables, avec disponibilité offline/online, cohérence temporelle et versioning complet. L’automatisation couvre également la détection de dérive statistique (tests KS, PSI), le déclenchement de réentraînement et la génération de jeux de test A/B dédiés.
Les performances sont optimisées par l’usage de formats colonnes (Parquet, ORC), le partitionnement intelligent et des stratégies de cache sur plusieurs niveaux.
La conformité des datasets IA repose sur des contrôles techniques complexes. Pour le RGPD : suppression en cascade avec journalisation, gestion du consentement intégrée au catalogue, audits automatiques de minimisation des données.
La pseudonymisation mobilise des techniques avancées : k-anonymat avec généralisation optimale, confidentialité différentielle pour les agrégats, chiffrement homomorphe pour traitement direct sur données cryptées.
Les accès sont gérés via des politiques attributaires (ABAC), des restrictions basées sur l’usage et des fenêtres temporelles de validité. L’audit trail enregistre les événements de manière immuable (inspirée blockchain), relie les actions aux performances modèles et alimente des rapports de conformité prêts à l’audit.
Enfin, la résidence des données est respectée via la géofencing, le contrôle des transferts interzones et le traitement localisé selon les juridictions.
Planifiez un entretien individuel avec l’un des spécialistes en externalisation pour définir les solutions adaptées à vous.
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