01 De quoi s'agit-il ?
AWS SageMaker est la plateforme managée pour l'intégralité du cycle de vie ML, de l'étiquetage des données et l'entraînement au déploiement, à la supervision et à la gouvernance. SageMaker inclut désormais des endpoints managés pour les modèles de fondation, des magasins vectoriels natifs et l'évaluation de modèles intégrée, avec une intégration AWS profonde.
02 Pourquoi l'implémenter ?
- Cycle de vie ML managé de bout en bout sur AWS
- Intégration native avec IAM, KMS, PrivateLink et CloudTrail
- Déploiement de modèles de fondation via JumpStart et interopérabilité Bedrock
- Supervision de modèles, détection de dérive et Clarify intégrés
- Posture de conformité solide (HIPAA, SOC 2, FedRAMP)
03 Comment je vous aide
Je conçois des architectures SageMaker alignées à votre frontière de sécurité : isolation VPC, artefacts chiffrés par KMS, IAM à granularité fine, workflow d'approbation de modèles et intégration à votre outillage CSPM existant. J'accompagne aussi la revue de coûts et de gouvernance.
04 Livrables attendus
- Landing zone SageMaker et conception VPC
- Modèle IAM avec frontières de moindre privilège
- Workflow de déploiement et d'approbation d'endpoints
- Pipeline de supervision, détection de dérive et audit
- Revue de coûts et de gouvernance