DevOps

Les pratiques DevOps appliquées aux projets data et machine learning. Intégration et déploiement continus, tests automatisés, gestion des environnements, monitoring et alerting, infrastructure décrite comme du code. L'objectif tenu par ces articles est précis : passer d'un notebook qui fonctionne sur une seule machine à un système livrable, observable et reproductible par toute l'équipe. Nous abordons aussi la dimension humaine, souvent décisive — comment data scientists, développeurs et opérations partagent la responsabilité d'un service en production. Les tutoriels s'appuient sur des outils courants et restent transposables quelle que soit la plateforme d'exécution que vous utilisez.