Architecture Hybride Sécurisée

Plateforme telco-grade combinant sécurité on-premises et élasticité cloud avec MLOps industriel

Architecture Hybride

On-Premises (Sécurisé)Sources de DonnéesNetwork (Ericsson/Huawei/ZTE/Nokia)Billing • CRM • CDR100 TB+/jourKafka StreamingIngestion temps réelData quality & normalizationFeature Store (Offline)Historical featuresTime-travel • GovernanceTraining datasetsMLOps PlatformMLflow • Model RegistryTraining • Drift DetectionA/B Testing • RetrainingCloud (Élastique)Feature Store (Online)Redis • Low latencyReal-time featuresServing layerModel ServingAPI REST (pull scoring)Kafka Events (push)Batch scoringDecisioning EngineBusiness rulesContextual banditsA/B experimentationMonitoring & AnalyticsGrafana • Power BIPerformance trackingApplicationsCRMCampaign orchestrationMobile AppPersonalized experienceCall CenterAgent recommendationsRetail POSIn-store offersWeb PortalSelf-serviceVPN/TLS

On-Premises Sécurisé

Données sensibles restent on-prem. Conformité réglementaire. Data masking/tokenization pour le cloud.

Cloud Élastique

Scaling automatique. Feature store online (Redis). Model serving haute disponibilité.

Connexion Sécurisée

VPN/TLS end-to-end. Chiffrement des flux. Audit trail complet.

Decisioning Temps Réel

Event Trigger• Customer action• Scheduled batch• API callFeature RetrievalOnline Store (Redis)Real-time features<10ms latencyML ScoringModel inferencePropensity scores<50msBusiness RulesEligibility checkBudget constraintsOffer selectionSMSPersonalizedofferApp PushNotificationone-clickEmailDetailedofferCRM AlertAgentfollow-upFeedback LoopConversion trackingModel retraining~100ms end-to-endContinuous learning & optimization

Pull API (On-demand)

  • • Scoring à la demande via CRM/App
  • • Latence <100ms end-to-end
  • • Contexte temps réel intégré
  • • Recommandations personnalisées

Push Events (Proactive)

  • • Détection événements critiques
  • • Déclenchement automatique campagnes
  • • Kafka streams processing
  • • Multi-canal orchestration

Feature Store Offline/Online

Offline (Training)

  • ✓ Historique complet des features
  • ✓ Time-travel pour reproductibilité
  • ✓ Point-in-time correctness
  • ✓ Datasets training versionnés
  • ✓ Gouvernance et lineage

Online (Serving)

  • ✓ Latence <10ms (Redis)
  • ✓ Features temps réel
  • ✓ Haute disponibilité (99.99%)
  • ✓ Cohérence train/serve
  • ✓ Auto-sync depuis offline

MLOps Industriel

CI/CD Models

Pipeline automatisé : training → validation → déploiement

Model Registry

MLflow : versioning, staging, production, rollback

Drift Detection

Monitoring continu data drift & concept drift

Auto-Retraining

Retraining trimestriel ou déclenché par drift

Stack Technologique

ML & Data Science

Python, scikit-learn, PyTorch, XGBoost, LightGBM, Pandas, NumPy, SciPy

Infrastructure

Kubernetes, Docker, Kafka, Spark, Redis, PostgreSQL, Airflow, MLflow

Monitoring & BI

Grafana, Prometheus, ELK Stack, Power BI, Tableau, Custom dashboards