IA appliquée à l’IoT : détection d’anomalies, maintenance prédictive, vision embarquée, et déploiement edge (TinyML).
Pipeline MLOps (résumé)
- Collecte & labellisation → entraînement → validation → packaging → déploiement → monitoring (drift).
- Edge : quantification, contraintes mémoire/latence, calibration, tests sur device.
Contrats de données
- Schémas stricts, versioning, et monitoring des distributions (drift/shift) en production.
