Mi-octobre , la Société Générale a témoigné sur le sujet lors de l'événement Spark + AI Summit Europe qui s'est tenu en octobre 2019 à Amsterdam . La banque française a industrialisé le déploiement de modèles de machine learning en associant MLflow et Apache Spark . Toujours en France , l'Institut des Systèmes Complexes de Paris Île-de-France ( ISC-PIF ) du CNRS est aussi un contributeur-utilisateur mis en avant par Databricks . n nL'éditeur américain peut aussi compter sur le soutien d'un acteur de poids : Microsoft . Le géant du logiciel a rejoint le projet MLflow en avril dernier en vue d'intégrer la technologie open source avec ses propres services cloud de machine learning . De son côté , RStudio a développé une API R afin d'élargir la portée de la communauté de MLflow . n nUn concurrent : Kubeflow n nCôté concurrence , Databricks trouve sur son chemin Kubeflow , l'initiative open source portée par Google dans le domaine de la gestion de modèles d'apprentissage automatique . D'ailleurs , Databricks et Google participaient récemment à une table ronde où il était question des avantages comparés des deux projets . n nPour accélérer la diffusion de MLflow , Databricks a enrichi le framework d'une nouvelle fonctionnalité conçue pour tracer et optimiser tout le cycle de développement des modèles de machine learning , de leur création à la mise en œuvre au sein d'un répertoire collaboratif . Baptisée Model Registry , elle a été dévoilée à l'occasion du dernier Spark + AI Summit Europe . " Elle a pour but de répondre à la problématique de gouvernance des grands comptes qui , rappelle l'éditeur , peuvent disposer de milliers de modèles dans les phases d'expérimentation . " Model Registry rejoint par ailleurs la mouvance de l'intégration et du déploiement continus ( CI / CD ) en gérant automatiquement la mise en production d'un modèle une fois les phases d'essais validées . Pour l'heure , seule une bêta privée de l'outil est disponible . n .