Roi

Faire du ML en production, c’est 10% de data science et 90% d’infrastructure. Après avoir déployé plusieurs projets ML en prod, voici les vraies métriques qui comptent : combien ça coûte, quelles équipes tu as besoin, et comment justifier le ROI auprès du board. Le budget ML qui tue Coûts infrastructure réels Sur un projet de recommendation engine (100M de users, 50K RPS), voici les vrais coûts mensuels : Infrastructure Serving (AWS) : ...

Après 8 ans à construire des cultures d’innovation tech, je partage les frameworks concrets qui fonctionnent. Pas de théorie : des métriques, des budgets et des processus éprouvés pour mesurer et optimiser votre ROI innovation. Budget innovation : les chiffres qui marchent Allocation budgétaire optimale 20/70/10 Rule testée sur 15 équipes tech : 70% : Amélioration continue (refactoring, optimisation, tooling) 20% : Innovation adjacente (nouvelle stack, patterns architecturaux) 10% : Innovation disruptive (IA, edge computing, paradigmes nouveaux) ROI observé par catégorie : ...