Orchestration des flux de travail
Automatiser et séquencer les tâches du cycle de vie de l'IA (ingestion de données, formation, validation, déploiement) pour appliquer les politiques de gouvernance et garantir la cohérence.
Définition
L'utilisation de moteurs de flux de travail (par exemple, Airflow, Kubeflow) pour définir les DAG qui exécutent chaque étape du pipeline, y compris les contrôles de politique intégrés (évaluations d'impact, analyses de sécurité), l'application des quotas de ressources et l'enregistrement des artefacts, garantissant que chaque modèle suit le même processus auditable. La gouvernance nécessite des flux de travail contrôlés par version, l'application de la politique en tant que code à chaque étape et la journalisation des audits des exécutions du DAG.
Exemple concret
Une équipe d'IA d'entreprise définit un DAG d'orchestration : il exécute d'abord des tests de qualité des données, puis biaise des audits, déclenche la formation des modèles, exécute des suites de validation et enfin se déploie via un déploiement Canary. Toute étape échouée interrompt le pipeline et informe les parties prenantes de la gouvernance, garantissant ainsi des déploiements cohérents et axés sur les politiques.
.svg)
