Les MLOps, abréviation de « Machine Learning Operations » (opérations d’apprentissage machine), sont une discipline collaborative de l’ingénierie ML qui optimise le cycle de vie de bout en bout des modèles, du développement au déploiement. Cela garantit une production, une maintenance et une surveillance efficaces en reliant les équipes de science des données et des opérations.
Les MLOps offrent une approche complète et collaborative de la gestion du cycle de vie de bout en bout des modèles d’apprentissage machine. Cette approche vise à combler le fossé entre la science des données et les équipes IT et des opérations, en garantissant le développement, le déploiement et la maintenance efficaces de modèles d’apprentissage machine dans des environnements de production réels. Ce processus fournit un cadre structuré qui couvre l’ensemble du cycle de vie du projet d’apprentissage machine, de la préparation des données à la maintenance continue. Il vise à rendre le processus plus efficace, fiable et agile afin que les entreprises puissent exploiter la puissance de l’apprentissage machine de manière durable et responsable. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des composants clés du processus.
Cette étape fondamentale du processus MLOps est essentielle à la préparation des données pour le cycle de vie de l’apprentissage machine. Cela implique une approche méticuleuse et itérative de l’exploration, du partage et de la préparation des données, dans le but de créer des ensembles de données et des visualisations reproductibles, modifiables et partageables. Cette phase est essentielle, car la qualité et l’adéquation des données influent fortement sur les performances et la fiabilité des modèles d’apprentissage machine.
Le conditionnement des données commence par l’acquisition de données brutes et implique la collaboration étroite des ingénieurs et des spécialistes des données. Les données sont collectées à partir de diverses sources, nettoyées pour éliminer les erreurs et les incohérences, et structurées dans un format qui peut être facilement utilisé pour l’entraînement des modèles. Un conditionnement efficace des données ouvre la voie à l’ensemble du pipeline d’apprentissage machine, ce qui permet un développement et un déploiement de modèles plus précis et plus fiables dans les MLOps.
La phase suivante, l’entraînement des modèles, est une étape charnière du processus MLOps. Les data scientists exploitent divers outils et techniques pour développer des modèles d’apprentissage machine capables de fournir des prédictions ou des classifications précises. Cette étape commence généralement par la sélection d’algorithmes et de techniques d’apprentissage machine appropriés en fonction du domaine problématique et des caractéristiques de l’ensemble de données. Les bibliothèques open source populaires sont souvent utilisées pour faciliter le processus d’entraînement, car elles offrent un large éventail d’algorithmes et de méthodes d’optimisation, ce qui permet aux data scientists d’expérimenter différentes approches pour améliorer la performance des modèles.
En plus de l’entraînement manuel traditionnel des modèles, les MLOps exploitent l’automatisation grâce à des outils tels que l’AutoML (Automated Machine Learning). Les plateformes d’AutoML simplifient le processus de développement des modèles en exécutant automatiquement des essais avec plusieurs algorithmes, configurations d’hyperparamètres et techniques de prétraitement. Cela permet à la fois de gagner du temps et de créer du code révisable et déployable. Dans l’ensemble, dans les MLOps, l’entraînement des modèles est un processus dynamique qui combine l’expertise humaine et l’automatisation pour créer des modèles hautement performants prêts pour les prochaines étapes du cycle de vie de l’apprentissage machine.
Les tests et évaluations des modèles visent à garantir la qualité, la fiabilité et l’équité des modèles d’apprentissage machine avant leur déploiement en production. Cette étape implique un suivi méticuleux de la traçabilité des modèles, des versions et de la gestion des artefacts de modèles tout au long de leur cycle de vie.
Dans cette phase, les spécialistes des données utilisent des procédures de test rigoureuses pour évaluer les performances des modèles. Ils utilisent diverses mesures et techniques de validation croisée pour mesurer la précision, la généralisation et la robustesse. Ce faisant, ils peuvent identifier et corriger des problèmes, notamment de surajustement (le modèle fonctionne bien sur les données d’entraînement, mais de façon médiocre sur les nouvelles données) ou de biais (les résultats produits peuvent être injustes ou discriminatoires). Grâce à des tests et des évaluations systématiques, les équipes MLOps s’assurent que seuls les modèles de haute qualité passent aux étapes suivantes du développement et contribuent positivement aux applications réelles.
L’étape suivante du processus MLOps consiste à créer une définition et un pipeline de version. Cela est essentiel pour assurer un déploiement fiable des modèles d’apprentissage machine en production. Dans un premier temps, les équipes déterminent l’infrastructure et les ressources requises pour le déploiement du modèle, en tenant compte de facteurs tels que la capacité d’adaptation, les performances et la sécurité. Cela peut impliquer de sélectionner des ressources cloud ou sur site appropriées, de configurer des conteneurs ou des machines virtuelles et de s’assurer que l’environnement peut répondre aux besoins spécifiques du modèle d’apprentissage machine.
La mise en place d’un contrôle de version pour les artefacts de code et de modèle est tout aussi essentielle. Les systèmes de contrôle de version sont utilisés pour surveiller les changements apportés au code et aux modèles au fil du temps, garantissant ainsi sa traçabilité et sa reproductibilité. Cela est particulièrement important dans les MLOps, où plusieurs itérations et mises à jour sont appliquées sur les modèles. En créant un pipeline de version efficace, les équipes MLOps peuvent efficacement faire passer les modèles du développement à la production, offrant ainsi aux utilisateurs finaux des solutions d’apprentissage machine précieuses.
Le pipeline de mise en production, un composant essentiel du cadre MLOps, est conçu pour garantir la fiabilité et l’intégrité des modèles d’apprentissage machine avant leur déploiement dans des environnements opérationnels. Durant cette phase, les modèles sont méticuleusement testés et validés afin de détecter les régressions ou les problèmes bien avant le déploiement. Pour ce faire, les équipes MLOps utilisent souvent des environnements de simulation, qui imitent l’environnement de production, ce qui leur permet de mener des tests rigoureux sans affecter les systèmes actifs.
Les pratiques d’intégration continue sont un élément fondamental du pipeline de mise en production dans les MLOps. Elles consistent à intégrer en continu des changements de code et de modèle dans la base de code partagée. Cette approche permet aux équipes d’identifier et de résoudre les conflits ou les incohérences dès le début du cycle de développement, en s’assurant que le modèle final est robuste et prêt pour la production. Cette approche proactive permet de détecter et de corriger les anomalies, les goulots d’étranglement de performances ou les comportements inattendus dans le modèle, contribuant ainsi à la stabilité globale du système d’apprentissage machine. En résumé, le pipeline de mise en production dans les MLOps sert de protection, garantissant que seuls les modèles soigneusement contrôlés et validés sont introduits en production.
La phase de déploiement au sein du cadre MLOps représente le moment crucial où les modèles d’apprentissage machine passent du développement et des tests à des environnements de production réels. Une fois la phase de tests et de validation rigoureuse effectuée, la précision des modèles est garantie et ils sont prêts pour le déploiement. À ce stade, les ingénieurs DevOps jouent un rôle déterminant dans l’orchestration du processus de déploiement. Leur rôle consiste à configurer et à gérer l’infrastructure requise pour héberger les modèles, à s’assurer que ceux-ci peuvent évoluer pour répondre aux exigences de l’environnement de production et à les intégrer de manière transparente aux systèmes existants.
La fiabilité est la pierre angulaire du déploiement des MLOps, et les ingénieurs DevOps configurent des mécanismes redondants et de basculement afin de réduire les temps d’arrêt et d’assurer la disponibilité continue des services d’apprentissage machine. La capacité d’adaptation est également une priorité, car les charges de travail de production peuvent varier considérablement et les modèles doivent être en mesure de gérer l’augmentation du trafic sans dégradation des performances. Les équipes DevOps exploitent des outils de conteneurisation et d’orchestration pour gérer et faire évoluer efficacement les charges de travail d’apprentissage machine. En résumé, le déploiement des MLOps, avec la collaboration des experts DevOps, permet de générer une valeur tangible à partir de modèles d’apprentissage machine dans des contextes opérationnels réels.
La notation est la dernière étape du processus MLOps, dans laquelle les modèles d’apprentissage machine, qui sont auparavant passés par les phases d’acquisition de données, de prétraitement, d’entraînement, de validation, de déploiement, et d’intégration sont activement utilisés pour générer des prédictions ou des notes sur les données nouvelles et entrantes. Cette phase est souvent appelée inférence ou notation de modèles. Elle consiste à appliquer des modèles entraînés sur des données réelles pour obtenir des décisions ou des aperçus précieux.
Les applications de notation sont diverses et peuvent être adaptées à des cas d’utilisation spécifiques, tels que les systèmes de recommandation qui fournissent des suggestions personnalisées de produits ou de contenu, les systèmes de détection des fraudes qui signalent les transactions suspectes en temps réel ou les algorithmes de reconnaissance d’images qui classent et catégorisent automatiquement les images. En intégrant ces options prédictives dans les workflows opérationnels, les entreprises peuvent améliorer la prise de décision, automatiser les tâches et fournir des services plus personnalisés et plus efficaces à leurs utilisateurs ou clients.
La notation n’est pas un événement ponctuel, mais un processus continu qui exploite en permanence la puissance prédictive des modèles à mesure que de nouveaux flux de données entrent en jeu. Les équipes MLOps surveillent et gèrent le pipeline de notation pour garantir sa précision et son efficacité au fil du temps. En outre, la boucle de feedback entre les résultats de notation et la reconversion des modèles est essentielle, car les informations obtenues à partir des performances des modèles dans des scénarios réels permettent d’affiner et d’améliorer les modèles d’apprentissage machine.
Les grandes entreprises ont besoin des MLOps, car celles-ci permettent de relever des défis divers, posés par les projets d’IA/ML dans des domaines tels que la gestion de projet, l’intégration et le déploiement continus (CI/CD) et l’assurance qualité. En appliquant les pratiques DevOps à l’apprentissage machine, les MLOps rationalisent le développement et le déploiement de modèles d’apprentissage machine, ce qui améliore les délais de livraison, réduit les défauts et améliore la productivité des équipes de science des données.
Le MLOps garantit une gestion efficace des projets d’IA/ML grâce à des workflows clairs et à un contrôle de version pour les artefacts de code et de modèle. Elle facilite les tests, la validation et le déploiement automatisés, réduit les erreurs et accélère la livraison de solutions d’apprentissage machine. En outre, elle établit une boucle de feedback qui permet aux équipes de science des données d’affiner continuellement les modèles en fonction des performances réelles, en veillant à ce qu’ils restent précis et pertinents au fil du temps.
L’un des principaux objectifs des MLOps est de rationaliser le déploiement des modèles d’apprentissage machine dans les environnements de production tout en réduisant les interventions manuelles. L’automatisation garantit que les modèles peuvent être déployés de manière fiable et cohérente, ce qui réduit le risque d’erreurs et accélère le délai de commercialisation des applications d’IA. Elle facilite également l’évolution des modèles pour gérer différentes charges de travail et garantit que le processus de déploiement est reproductible et gérable.
Les MLOps visent à relever le défi de la reproductibilité dans l’apprentissage machine en établissant un contrôle de version robuste, en suivant les changements dans le développement des modèles et en documentant l’ensemble du cycle de vie des modèles. Cet objectif s’apparente au contrôle des sources dans le développement de logiciels, car il permet d’éviter les incohérences et de s’assurer que les modèles peuvent être reproduits avec précision. La reproductibilité est essentielle non seulement pour la recherche et l’expérimentation, mais également pour la conformité réglementaire et l’audit.
Dans le contexte des MLOps, la gouvernance fait référence à la définition et à l’application de politiques, de normes et de bonnes pratiques pour les projets d’apprentissage machine. Cet objectif garantit que les initiatives d’apprentissage machine respectent les exigences réglementaires, les lois sur la confidentialité des données et les normes de conformité internes. Les cadres MLOps aident les entreprises à maintenir la transparence, la responsabilité et la traçabilité dans leurs déploiements d’IA.
Un autre objectif des MLOps est d’améliorer la capacité de montée en charge des modèles d’apprentissage machine pour répondre aux demandes de charges de travail variables. Cela implique d’optimiser les performances du modèle, l’allocation des ressources et la mise en service de l’infrastructure pour s’assurer que les applications d’IA peuvent gérer un volume de données accru et les interactions des utilisateurs sans dégradation de la qualité ou de la réactivité.
La collaboration est un objectif essentiel des MLOps. Elle vise à éliminer les barrières entre les équipes de science des données, d’ingénierie et d’opérations. Les pratiques MLOps favorisent activement une communication et une collaboration productives, garantissant ainsi que toutes les personnes concernées fonctionnent harmonieusement pour mener à bien des projets d’apprentissage machine.
Les MLOps alignent les projets d’apprentissage machine sur les objectifs métier, en veillant à ce que les modèles d’IA soient développés et déployés pour répondre aux besoins et défis spécifiques de l’entreprise. Elles visent à générer une valeur mesurable, qu’il s’agisse d’optimiser les processus, d’améliorer l’expérience client ou de générer des informations exploitables à partir des données.
La surveillance et la gestion continues des modèles d’apprentissage machine déployés sont au cœur des MLOps. Cela implique le suivi des performances du modèle, de la dérive des données et de l’intégrité du système, ce qui permet aux entreprises de résoudre les problèmes de manière proactive et de réagir à l’évolution des conditions en temps réel. La surveillance et la gestion sont essentielles à la réussite et à la durabilité à long terme des applications d’IA en production.
Les ingénieurs MLOps jouent un rôle essentiel pour combler le fossé entre la science des données et les opérations, en se concentrant principalement sur les aspects opérationnels des modèles et des processus d’apprentissage machine. Leur principale responsabilité est de s’assurer que les modèles d’apprentissage machine, les algorithmes et les workflows fonctionnent efficacement et de manière transparente dans les environnements de production. Cela implique d’optimiser les codes développés par les data scientists pour réaliser rapidement des prédictions et réduire la latence, en particulier dans les applications en temps réel où obtenir des informations au bon moment est essentiel.
Les ingénieurs MLOps exploitent une combinaison de compétences en ingénierie logicielle et DevOps pour opérationnaliser les modèles d’IA et de ML. Cela implique la création de pipelines automatisés pour l’entraînement, la validation et le déploiement des modèles, la mise en place de puissants systèmes de contrôle et de surveillance des versions et l’optimisation de l’infrastructure pour gérer les demandes de calcul des charges de travail d’apprentissage machine. Les ingénieurs MLOps agissent comme un lien essentiel, permettant aux équipes de science des données de passer du développement de modèles à la production tout en s’assurant que ces modèles continuent de fonctionner avec précision et fiabilité dans des scénarios réels. Leur rôle est essentiel pour maximiser la valeur et l’utilité de l’apprentissage machine pour l’entreprise et fournir des aperçus exploitables aux utilisateurs finaux sans compromettre la rapidité ou la qualité.
La principale différence entre les MLOps et les DevOps réside dans leurs domaines d’intervention respectifs. Les DevOps sont nés de l’ingénierie logicielle et s’intéressent principalement au développement et aux opérations de production de logiciels à grande échelle. Ils permettent d’adopter une approche rapide et itérative de la livraison des applications, en mettant l’accent sur l’automatisation, la collaboration et l’efficacité des prestations.
Les MLOps sont un ensemble de pratiques d’ingénierie spécifiques aux projets d’apprentissage machine, qui étendent les principes du DevOps au monde de la science des données. Les MLOps couvrent l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage machine, de la collecte et du prétraitement des données au développement des modèles, en passant par l’évaluation, le déploiement et le réentraînement continus. Ils unifient ces divers processus en un pipeline cohérent de bout en bout, garantissant ainsi que les modèles d’apprentissage machine peuvent être développés et gérés efficacement dans les environnements de production. Bien que les MLOps et les DevOps partagent les mêmes principes d’automatisation et de collaboration, les MLOps les appliquent aux défis et aux exigences uniques de l’apprentissage machine.
Les MLOps et les AIOps sont des disciplines distinctes mais complémentaires dans le domaine de l’intelligence artificielle et des opérations. Les MLOps se concentrent principalement sur la gestion des modèles et des workflows d’apprentissage machine, afin d’assurer leur déploiement, leur surveillance et leur maintenance efficaces dans les environnements de production. Les AIOps, une abréviation qui signifie Intelligence artificielle pour les opérations IT, s’articulent autour de l’utilisation de l’IA et des techniques d’apprentissage machine pour améliorer la gestion de l’IT et de l’infrastructure, y compris des tâches telles que l’automatisation de la détection des anomalies, l’analyse des causes premières et la maintenance prédictive. Alors que les MLOps traitent spécifiquement des modèles d’apprentissage machine, les AIOps sont plus largement orientées vers l’optimisation de la gestion et des performances des systèmes et des opérations IT grâce à l’exploitation d’aperçus et de l’automatisation basés sur l’IA.
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