Bien souvent, votre entreprise a besoin d’ensembles de données qui lui
sont propres afin de développer des modèles de machine learning efficaces.
Ces ensembles de données constituent des ressources inestimables, qui doivent
être sécurisées à chaque étape du processus de machine learning : préparation
des données, entraînement, validation et inférence.

Dans le cadre d’un projet de machine learning classique, il faut parfois
des mois pour développer un flux de travail sécurisé avant de pouvoir travailler
sur l’un de vos modèles. Maintenir une adhésion continue des dirigeants permet
d’obtenir des résultats rapidement. Ainsi, accélérer les projets en intégrant
la sécurité à chaque étape du processus contribue à mobiliser l’organisation dans
son ensemble pour votre projet et vos initiatives de machine learning de plus
grande envergure.