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JFrog annonce l’acquisition de Qwak AI

juin 2024 par Marc Jacob

JFrog Ltd. annonce la signature d’un accord définitif pour l’acquisition de Qwak AI Ltd., créateurs de la plateforme d’IA et MLOps du même nom.

Avec ce rachat, JFrog entend proposer une solution unifiée et évolutive pour les équipes DevOps, de sécurité et MLOps. Les data scientists et développeurs éviteront ainsi toute problématique d’infrastructure, accélérant ainsi la création et la livraison d’applications alimentées par l’IA. JFrog sera ainsi l’unique système d’enregistrement pour tous les packages logiciels (binaires), y compris pour les modèles stockés dans Artifactory. L’amélioration de ses capacités permettra aux utilisateurs de rationaliser leurs modèles de machine learning (ML), de leur développement à leur déploiement.

Désormais intégrées à la plateforme JFrog, les technologies de Qwak offriront une expérience utilisateur simple et sans friction pour la mise en production des modèles, tout cela avec le niveau de confiance et de traçabilité attendu de JFrog dans le cadre de la mise à disposition d’applications alimentées par l’IA. Cette alliance mettra à profit les capacités avancées d’entraînement et de livraison de modèles de Qwak pour faire face au cloisonnement et à la complexité historique des cycles de vie traditionnels, tout en tirant parti des capacités de gestion du stockage et d’analyse de sécurité des modèles fournies par JFrog.

L’acquisition fait suite à l’intégration entre les solutions JFrog et Qwak annoncée plus tôt cette année, afin de promouvoir l’approche « model as a package » de JFrog. Cette solution complète a pour objectif d’éliminer tous les outils et efforts de conformité isolés, et offrira une traçabilité totale avec une seule solution.

La création rapide et sécurisée de modèles de machine learning (l’essence même de l’intelligence artificielle) représente le principal moteur des initiatives MLOps modernes, à l’heure où les entreprises cherchent à proposer des applications dopées à l’IA. Selon une étude de Gartner, le MLOps joue un rôle essentiel dans l’opérationnalisation de l’IA. Ainsi, 75 % des entreprises entendent passer de la mise à l’essai à la mise en production de systèmes d’IA d’ici fin 2024.

Sur le marché actuel, il est indispensable de pouvoir gérer toute la chaîne d’approvisionnement logicielle sur une seule plateforme, afin d’accélérer les processus de développement et de traiter les modèles de machine learning (ML) et leurs métadonnées (l’essence de l’IA) comme il se doit. Tout comme n’importe quel autre composant logiciel, les modèles ML doivent être hébergés, créés, suivis, versionnés, signés, sécurisés et livrés efficacement à travers l’ensemble des systèmes, afin de mettre à disposition des technologies d’IA à grande échelle. L’adoption de pratiques DevOps et d’une solution unifiée permet de répondre à ces attentes de la part du marché.

Suite à l’acquisition de Qwak, les solutions JFrog intégreront les fonctionnalités suivantes :
• Une plateforme unique pour les DevSecOps & MLSecOps, une plateforme tout-en-un qui permettra d’assurer une gestion complète de la chaîne d’approvisionnement logicielle des technologies de machine learning, qu’il s’agisse de modèles traditionnels, de grands modèles de langage (LLM) ou d’IA générative
• La mise en production simple et rapide des modèles, grâce à des processus simplifiés de développement, de déploiement et de mise à disposition de modèles qui optimiseront les initiatives d’intelligence artificielle
• L’entraînement et la surveillance des modèles, grâce à des capacités prêtes à l’emploi de gestion de jeux de données, et à la prise en charge de magasin de fonctionnalités
• La gestion de modèles en tant que packages, permettant d’en assurer le versionnage, la gestion et la sécurisation tout comme on gère n’importe quel autre package logiciel à l’aide des meilleures pratiques DevSecOps
• Assurer la provenance et la sécurité de l’IA naturellement dans les workflows de développement
• Une source de vérité sécurisée et gouvernée associant des modèles ML à d’autres composantes, à l’image des conteneurs et des packages Python
• La possibilité d’assurer un suivi jusqu’à la source, pour faciliter le rappel, le réentraînement et le redéploiement des modèles en production en cas de problème
La feuille de route MLOps de JFrog
Dans le cadre du processus d’acquisition et d’intégration, JFrog prévoit d’assimiler les équipes talentueuses de Qwak, et de développer ainsi rapidement son équipe MLOps. JFrog accélérera également le processus d’intégration technologique, afin d’intégrer les technologies Qwak à sa plateforme, au sein de ses produits DevOps et de sécurité. JFrog et Qwak travailleront avec leurs clients pour garantir leur continuité d’activité, et rationaliser leur migration vers de futures offres développées et prises en charge en commun.

Des intégrations avec l’écosystème MLOps et d’autres partenaires
En début d’année, JFrog a annoncé des intégrations avec AWS Sagemaker et la technologie MLflow développée par DataBricks. Dans le cadre de son approche en matière d’universalité, l’entreprise continuera à proposer des intégrations avec d’autres partenaires de premier plan de son écosystème MLOps, afin de laisser les développeurs et ingénieurs en machine learning libres de choisir et d’éviter toute dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.


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