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InseeFrLab · Jul 29, 2024 · a2f7a3d · a2f7a3d
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diff --git a/slides/en/applications/_application4a.qmd b/slides/en/applications/_application4a.qmd
@@ -49,7 +49,7 @@ logging.info(f"{{'Query': {description}, 'Response': {predictions[0]}}}")
 
 1. In the `kubernetes/deployment.yml` file, replace the `no-logs` tag with the `logs` tag:
 
-```{yaml code-line-numbers="8" filename="deployment.yml"}
+```{.yaml  code-line-numbers="8" filename="deployment.yml"}
 template:
   metadata:
     labels:

diff --git a/slides/en/index.qmd b/slides/en/index.qmd
@@ -107,3 +107,20 @@ from: markdown+emoji
 {{< include applications/_application5.qmd >}}
 
 
+# Conclusion
+
+## The opportunity for more continuous organizations
+
+![](../img/mlops_lifecycle_complete.png){fig-align="center"}
+
+## Required transformations
+
+- Transformations at [**different levels**]{.orange}
+    - [**Technical tools**]{.blue2}
+    - [**Methodological**]{.blue2}
+    - [**Organizational**]{.blue2}
+
+- Strategy: [**incremental change**]{.orange}
+    - [**Training**]{.blue2}
+    - Application to [**pilot projects**]{.blue2}
+
diff --git a/slides/fr/applications/_application4b.qmd b/slides/fr/applications/_application4b.qmd
@@ -2,26 +2,17 @@
 ## Partie 2 : Création d'un tableau de bord de monitoring
 
 :::::{.nonincremental}
-1. Nous allons utiliser [`Quarto Dashboards`](https://quarto.org/docs/dashboards/) qui fera partie de la version 1.4 de `Quarto`. Téléchargez et installez la pre-release.
 
-    ```sh
-    wget https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/releases/download/v1.4.489/quarto-1.4.489-linux-amd64.deb \
-        -O quarto.deb
-    sudo dpkg -i quarto.deb
-    quarto check install
-    rm quarto.deb
-    ```
-
-2. Ouvrez le fichier `dashboard/index.qmd` et inspectez le code. Pour récupérer les données nécessaires à la création du tableau de bord, on utilise un SGBD *serverless* : `DuckDB`. `DuckDB` nous permet de faire des requêtes `SQL` sur un fichier `.parquet` contenant des logs *parsés*. Ce fichier contient une ligne par prédiction, avec les variables `timestamp`, `text`, `prediction_1`, `proba_1`, `prediction_2` et `proba_2`.
+1. Nous allons utiliser [`Quarto Dashboards`](https://quarto.org/docs/dashboards/). Ouvrez le fichier `dashboard/index.qmd` et inspectez le code. Pour récupérer les données nécessaires à la création du tableau de bord, on utilise un SGBD *serverless* : `DuckDB`. `DuckDB` nous permet de faire des requêtes `SQL` sur un fichier `.parquet` contenant des logs *parsés*. Ce fichier contient une ligne par prédiction, avec les variables `timestamp`, `text`, `prediction_1`, `proba_1`, `prediction_2` et `proba_2`.
 
-3. Pour visualiser le tableau de bord, entrez les commandes suivantes dans un `Terminal` depuis la racine du projet et cliquez sur le lien généré.
+2. Pour visualiser le tableau de bord, entrez les commandes suivantes dans un `Terminal` depuis la racine du projet et cliquez sur le lien généré.
 
     ```sh
     cd dashboard
     quarto preview index.qmd
     ```
 
-4. Pour l'instant le pourcentage de prédictions avec une probabilité supérieure à 0.8 ne correspond pas à la réalité. Modifiez la requête SQL permettant d'obtenir la variable `pct_predictions` pour afficher la bonne valeur.
+3. Pour l'instant le pourcentage de prédictions avec une probabilité supérieure à 0.8 ne correspond pas à la réalité. Modifiez la requête SQL permettant d'obtenir la variable `pct_predictions` pour afficher la bonne valeur.
 
 <details> 
 <summary> 
@@ -40,7 +31,7 @@ pct_predictions = duckdb.sql(
 </details>
 
 
-5. Les deux graphiques situés en bas du tableau de bord ne sont pas corrects non plus. Modifiez la requête SQL permettant d'obtenir la variable `daily_stats` pour afficher les bons graphiques.
+4. Les deux graphiques situés en bas du tableau de bord ne sont pas corrects non plus. Modifiez la requête SQL permettant d'obtenir la variable `daily_stats` pour afficher les bons graphiques.
 
 <details> 
 <summary> 
@@ -64,7 +55,7 @@ daily_stats = duckdb.sql(
 ).to_df()
 ```
 
-6. Constatez les changements apportés au tableau de bord.
+5. Constatez les changements apportés au tableau de bord.
 
 </details>
 

diff --git a/slides/fr/index.qmd b/slides/fr/index.qmd
@@ -511,20 +511,6 @@ ojs_define(data_raw = df, data_prepro = df_prepro)
 
 ## Bilan
 
-- `MLflow` est [**polyvalent**]{.orange}
-    - Utilisation dee [**frameworks custom**]{.blue2} (modulo une [**classe "interface"**]{.blue2})
-    - [**Industrialisation**]{.blue2} de l'entraînement (fichier `MLproject`)
-    - [**Requêtage simple**]{.blue2} des modèles entraînés et stockés
-
-- [**Limite**]{.orange} : le modèle entraîné n'est pas [**accessible**]{.blue2}
-    - Requêtage simplifié... mais [**format non-pertinent**]{.blue2} pour tous les utilisateurs
-    - Le modèle n'est [**pas déployé**]{.blue2}
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