Qu'est-ce que MLOps ? Opérations d'apprentissage automatique expliquées

MLOps, ou opérations de machine learning, regroupe des pratiques dynamiques qui rationalisent le cycle de vie des modèles de machine learning (ML), de l'idée à la mise en production.

Inspiré par les principes de DevOps, MLOps transpose ces pratiques aux enjeux spécifiques du développement, du déploiement et de la maintenance de solutions d’apprentissage automatique. En réunissant l’expertise des data scientists, des ingénieurs ML et des professionnels de l’informatique, MLOps garantit que les systèmes ML sont robustes, évolutifs et capables de générer une valeur commerciale concrète.

À la base, MLOps comble le fossé entre la nature expérimentale de la science des données et les exigences systématiques des flux de travail informatiques et DevOps de l’entreprise. Alors que l’intelligence artificielle (IA) devient un moteur essentiel pour les entreprises modernes, le MLOps est crucial pour faire évoluer efficacement les solutions d’IA. Découvrez comment F5 peut soutenir les stratégies MLOps avec une infrastructure d'IA puissante.

Développer des modèles ML n’est que la moitié du travail ; leur mise en production dans des environnements réels est là où la véritable complexité commence. Sans MLOps, la gestion des modèles ML devient un processus chaotique, semé d’embûches telles que : 

• Dérive du modèle : Une baisse des performances du modèle au fil du temps causée par des changements dans les données sous-jacentes. 
• Manque d'automatisation : Les processus manuels de déploiement et de réentraînement des modèles sont lents et propices aux erreurs. 
• Défis liés à la montée en charge : Vous rencontrez des difficultés à adapter les workflows ML aux volumes de données ou aux demandes utilisateur en croissance sans disposer des systèmes adaptés. 

MLOps résout ces enjeux en automatisant les workflows répétitifs, en assurant une surveillance fiable, en améliorant le contrôle des versions des modèles ML et en garantissant une évolutivité adaptée aux charges de travail de niveau entreprise. 

De plus, les systèmes pilotés par l’IA se transforment rapidement en « usines d’IA » qui alimentent les applications de prochaine génération. En adoptant MLOps, vous optimisez le développement de l’IA et améliorez l’efficacité opérationnelle. Explorez en détail comment les usines d’IA réinventent les processus d’entreprise dans l’un de nos articles associés.

Nous entraînons les modèles de machine learning de manière itérative, en améliorant continuellement selon les nouvelles données et insights. MLOps documente soigneusement chaque itération via des pratiques de versionnage, ce qui vous permet de suivre, comparer et reproduire les modifications apportées aux modèles. En indiquant clairement la provenance des expériences ML, MLOps évite les confusions et favorise la collaboration entre équipes.

Les pipelines d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD), un pilier du DevOps traditionnel, sont revisités pour les flux de travail ML avec MLOps. Les pipelines de déploiement ne se contentent pas d’intégrer les modifications de code, ils testent également les modèles entraînés avec des ensembles de données de validation pour vérifier que les indicateurs de performance sont atteints avant la mise en production. Cela accélère la livraison et stimule l’innovation tout en assurant la qualité du modèle.

Les systèmes de ML dépendent des données, et gérer les flux de données peut représenter un réel défi. MLOps fournit des outils et des méthodes pour préparer, nettoyer et transformer les données efficacement, garantissant des entrées de qualité optimale pour l’entraînement des modèles. Des pratiques essentielles d’ingénierie des données, telles que le suivi de la traçabilité des données et les magasins de fonctionnalités, assurent un flux de données cohérent et fiable.

Sans une surveillance efficace, vous ne pouvez pas prévoir le comportement des modèles ML. MLOps met à votre disposition des outils pour suivre les performances en temps réel, détecter les dérives et surveiller la sécurité afin de garantir que vos modèles fonctionnent comme prévu malgré l’évolution des conditions. Une observabilité proactive réduit les interruptions et vous assure de respecter les réglementations dans les secteurs strictement encadrés.

Bien que MLOps s'inspire du DevOps, leurs priorités diffèrent en raison de la spécificité des flux de travail en apprentissage automatique. Ils appliquent tous deux des pratiques telles que l'intégration continue, les tests automatisés et la livraison continue. Pourtant : 

• Centrée sur les données ou centrée sur le code : MLOps privilégie la gestion des ensembles de données d'entraînement et la performance des modèles, tandis que DevOps se concentre principalement sur le code. 
• Équipes collaboratives : MLOps exige que vous collaboriez avec des développeurs, des data scientists, des ingénieurs ML et des équipes informatiques. 
• Itération du modèle : Contrairement à la gestion de versions logicielle en DevOps, MLOps doit également versionner les ensembles de données, les poids du modèle et les flux de travail pour prendre en compte les évolutions des données d’entrée et des algorithmes. 

Faire évoluer les solutions d’IA ne consiste pas seulement à déployer des modèles en production, mais aussi à assurer la pérennité des opérations face à la croissance des besoins utilisateurs. MLOps vous permet d’y parvenir en déployant une infrastructure évolutive via des plateformes comme Kubernetes et les services cloud. En outre, MLOps garantit équité et gouvernance en limitant les biais de données et en intégrant des contrôles de sécurité solides pour protéger les systèmes ML sensibles contre les attaques ou fuites de données. Découvrez comment F5 facilite des déploiements d’IA sécurisés et adaptables grâce à sa gamme technologique.

Pour mettre en œuvre le MLOps, nous devons élaborer une stratégie qui combine automatisation, gouvernance et infrastructure cloud native. Voici quelques étapes pour guider vos équipes vers les meilleures pratiques : 

1. Pipelines automatisés : Construisez une automatisation complète pour la formation, la validation et le déploiement des modèles. 
2. Gouvernance : Mettez en place un contrôle de version pour les modèles et les ensembles de données tout en garantissant le respect des normes de conformité. 
3. Flux de travail cloud natifs et conteneurisés : Exploitez des technologies telles que Kubernetes pour réaliser des déploiements évolutifs et résilients. 
4. Collaboration interfonctionnelle : Encouragez la collaboration entre les équipes de science des données et DevOps en harmonisant leurs flux de travail et leurs outils. 

Vous ne réussirez en MLOps qu’en exploitant les bons outils. Voici quelques frameworks et plateformes parmi les plus utilisés :  

• Kubernetes : Une force pour alimenter une infrastructure évolutive dans le déploiement de systèmes ML. 
• MLflow : Vous suivez les expériences, gérez les modèles et les déployez en production. 
• TensorFlow Extended (TFX) : Vous offre une plateforme complète pour déployer vos pipelines d’apprentissage automatique. 

En combinant ces outils, vous pouvez concevoir, déployer et suivre vos systèmes ML avec efficacité et précision. 

L’avenir du MLOps est façonné par des innovations rapides en matière d’IA et d’automatisation. Les tendances émergentes indiquent une adoption accrue d’AutoML (apprentissage automatique automatisé) et d’architectures sans serveur pour déployer des modèles légers. De plus, à mesure que l’IA générative s’étend dans les applications, les pratiques MLOps doivent évoluer pour gérer des pipelines et des ensembles de données plus complexes responsables de la prise de décision par l’IA.