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" ... Les organisations sont donc plus directement dépendantes de la fiabilité et de la performance de leurs pipelines de données et de leur ML Factory. Ces composants souffrent cependant encore d’une lacune l’observabilité pour en assurer la disponibilité, la fiabilité et la performance tout au long cycle Data/Model/MLDevOps. Bien que ces technologies soient très prometteuses, les équipes réalisent désormais que les pannes et les problèmes de performance risquent d’entraver leur adoption rapide et d’impacter largement les clients et le business. ... "