Dans cet atelier, nous explorerons Bevy, un puissant framework ECS (Entity Component System) écrit en Rust. Bien que Bevy soit principalement destiné à la création de jeux, il trouve également des applications dans le développement d'interfaces graphiques, les simulations et même la vision par ordinateur. Pour rendre l'expérience plus ludique, nous nous concentrerons sur la réalisation d'un mockup de jeu 2D. Au fil de l'atelier, nous aborderons les concepts fondamentaux de l'ECS, l'utilisation des plugins, et nous irons jusqu'à produire un exécutable fonctionnel, aussi bien sur plateformes natives qu'en WebAssembly.

Prérequis : Installation et configuration des outils

1. Installer Rust https://www.rust-lang.org (rustup, rustc, cargo, clippy, rustfmt).
2. Préparez votre éditeur préféré avec Rust Analyzer. (note: Les éditeurs de JetBrains n'utilisent pas Rust Analyser mais une complétion maison)
3. Consultez ce guide pour installer les dépendances nécessaires suivant votre OS.
4. Cloner le dépôt GitHub de l'atelier : https://github.com/uggla/bevy_university.
5. Compiler le projet

Les modèles de Machine Learning sont réputés comme étant durs à tester, et non déterministiques. Pourtant il faut bien valider ce qu'on met en prod.

Quels sont les points d'attention qu'il faut avoir ? Que vérifier lors d'un premier déploiement ? Comment s'assurer qu'on ne casse pas les scénarios utilisateurs avec une mise à jour ? Qu'est-ce qui est du ressort des data scientists, et jusqu'où peut-on leur faire confiance ?

Nous allons explorer les différentes étapes de déploiement d'un service utilisant du Machine Learning, depuis la préparation des données jusqu'à la production. Nous verrons comment intégrer les tests à chaque étape, pour garantir que le modèle est fiable et efficace. Nous aborderons également les défis liés à la mise à jour des modèles en production, et les stratégies pour minimiser l'impact sur les utilisateurs.

Retour d'expérience sur la collaboration entre les dévs, les QAs et les data scientists pour déployer des services basés sur du Machine Learning fiables et efficaces, du premier dataset de training à l'inférence en prod.