Qu'est ce que le MLOps ?

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Les modèles de machine learning fournissent de précieuses données pour de nombreuses entreprises, à condition de s'assurer que le pipeline soit bien défini, que la donnée soit disponible et que les modèles s'adaptent continuellement à un environnement qui évolue.
Le MLOps (Machine Learning Operations) est le processus qui rend tout cela possible.

Il s'agit d'un processus transversal, collaboratif et itératif qui opérationnalise l'ensemble des étapes nécessaire à la Data Science.
Pour cela, le MLOps traite les modèles de machine learning (ML) et de deep learning (DL) comme des artefacts logiciels réutilisables.

L'idée est que les modèles peuvent être déployés et surveillés en continu via un processus reproductible.
Le MLOps prend en charge l'intégration continue, ainsi que le déploiement rapide et reproductible des modèles. Il aide ainsi les utilisateurs métier à faire émerger plus rapidement de précieuses informations exploitables de leurs données.

Le MLOps implique également une surveillance et un réentraînement continuels des modèles en production afin de s'assurer qu'ils fonctionnent de manière optimale à mesure que les données changent au cours du temps.

Quels sont les avantages du MLOps ?

L'un des principaux avantages du MLOps est qu'il permet à une équipe Data de générer rapidement de la valeur métier.
Il faut pour cela que les modèles puissent être déployés plusieurs fois et surveillés en continu, ce que garantit le MLOps.

Qu'est-ce que permet un processus MLOps ?
- Déploiement plus rapide d'un plus grand nombre de modèles grâce à des processus automatisés
- Accélération de la création de valeur grâce à la fourniture rapide de modèles
- Optimisation de la productivité grâce à la collaboration et à la réutilisation des modèles
- Réduction du risque de perte de temps sur des modèles qui ne sont jamais mis en production
- Surveillance et actualisation continuelles des modèles au fur et à mesure de la dérive des données (« data drift »)

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Quel est le processus MLOps ?

Le MLOps permet le déploiement rapide de modèles à grande échelle.

Voici les grandes étapes d'un processus MLOps :

1/ Le processus de création : cela inclut la préparation des données, le data engineering, la création des modèles et les tests.
2/ La gestion : une fois les modèles créés, ils sont généralement placés dans un référentiel vérifiable soumis au contrôle des versions afin de favoriser leur réutilisation dans l'ensemble de l'entreprise.
3/ Le déploiement : exportation, déploiement et intégration du modèle ou du pipeline à des systèmes et applications de production.
4/ La surveillance : une surveillance continue est nécessaire pour garantir des performances optimales. À mesure que les données changent, le modèle peut être réentraîné ou remplacé par un nouveau modèle.

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Quels sont les défis à relever ?

De nombreuses entreprises rencontrent des difficultés lorsqu'elles veulent transférer des modèles de machine learning dans des environnements de production.

En moyenne, 60 à 80 % des modèles créés pour être déployés ne le sont pas.
De plus, le déploiement prend généralement entre six et huit mois. 
Lorsque les entreprises peinent à intégrer des applications de machine learning à leurs applications de production, elles perdent du temps et de l'argent dans des projets de Data Science qui n'arriveront jamais en production. 
Le MLOps peut considérablement réduire ce risque et accélérer la mise en production des modèles, où ils pourront générer un maximum de valeur.

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