Scénarios et prévisions climatiques alimentés par l'IA

Les objectifs

• Scalabilité : La nécessité d’une infrastructure capable de gérer des charges de travail croissantes et des modèles pilotés par l’IA.

• Optimisation des coûts : Réduire les coûts opérationnels tout en maintenant des performances optimales.

• Accélération de l’innovation : Déployer efficacement des modèles avancés de ML pour garder une longueur d’avance dans la prévision climatique alimentée par l’IA.

La solution

MLOps piloté par l'IA sur AWS

Dans le cadre de sa migration, TCDF transfère ses modèles de deep learning—dont Unet, Vision Transformer et des modèles génératifs de super-résolution comme Ensemble Diffusion—vers AWS. L’objectif est de concevoir une architecture MLOps évolutive, sécurisée et optimisée en coût, permettant une intégration fluide de l’IA dans la prévision climatique.

Les résultats

• Infrastructure améliorée : Un environnement AWS sécurisé, évolutif et optimisé pour le machine learning, prenant en charge les charges de travail HPC.
• Réduction du time-to-market : Des pipelines automatisés accélèrent le déploiement des modèles de prévision.
• Optimisation des coûts : Une infrastructure alimentée par AWS garantissant une allocation efficace des ressources et une réduction des coûts.
• Innovation accrue : Des capacités de R&D renforcées grâce à des solutions de prévision basées sur l’IA.
• Leadership sur le marché : TCDF consolide sa position de leader dans les services climatiques basés sur l’IA, renforçant ainsi sa crédibilité et sa présence sur le marché.