Bonnes pratiques Dataiku
Les règles que j'applique sur chaque projet
Pas des tutoriels sur telle ou telle fonctionnalité, mais des règles tirées de ce qui casse réellement en production. Chaque article suit la même structure : le problème, ce qu'on fait par défaut, les conséquences, la bonne pratique, et une checklist à reprendre.
Concevoir un scénario Dataiku qui anticipe les pannes
Un scénario par défaut ne gère que le cas où tout se passe bien. Voici les six situations à prévoir, et le comportement à adopter pour chacune.
Lire · 8 min → Mise en productionPréparer une mise en production Dataiku sans casser la prod
Ce qu'un bundle emporte, ce qu'il laisse derrière, et les quatre écarts de configuration qui font échouer un déploiement le vendredi soir.
Lire · 8 min → Performance · ArchitectureChoisir le bon moteur d'exécution, et savoir ce qu'il fait vraiment
Le moteur ne décide pas seulement de la vitesse. Il décide aussi d'où vos données atterrissent, et c'est là que les surprises arrivent.
Lire · 7 min → IA générative · MLOpsIndustrialiser un agent IA : ce qui change par rapport à un pipeline
La démonstration convainc en dix minutes. Ce qui résiste ensuite, ce n'est pas le modèle, c'est tout ce qu'on sait déjà faire sur un pipeline de données.
Lire · 9 min →Une question sur un de ces sujets ?
Si un de ces cas recoupe un problème que vous rencontrez, écrivez-moi.