Qu’est-ce que MLOps
MLOps, abréviation de Machine Learning Operations, est un ensemble de pratiques qui automatisent le processus de création, de déploiement et de maintenance des modèles de machine learning. Il applique essentiellement les principes de collaboration et d'automatisation DevOps au cycle de vie du machine learning, notamment l'entraînement, les tests, le déploiement et le suivi des modèles.
MLOps vise à s'assurer que les modèles de machine learning sont fiables, efficaces et offrent une valeur réelle. Il aide les organisations à mettre en production des modèles de machine learning en douceur et à les faire fonctionner efficacement.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning est un domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre et de s’améliorer grâce à l’expérience sans être explicitement programmés. Il s'agit de développer des algorithmes et des modèles statistiques qui permettent aux systèmes d'effectuer des tâches spécifiques de manière efficace en analysant les données, en identifiant des modèles et en faisant des prédictions ou des décisions.
L’idée maîtresse derrière le machine learning dans le cadre des solutions d’IA est de créer des programmes capables d’accéder aux données, d’en tirer des enseignements, puis d’utiliser ces apprentissages pour prendre des décisions éclairées ou effectuer des prédictions sans s’appuyer sur une programmation basée sur des règles.
Le machine learning englobe une variété d’approches, chacune ayant ses forces et ses applications. Voici quelques types courants :
Apprentissage supervisé
Dans cette approche, les données utilisées pour l'entraînement sont étiquetées. Imaginez montrer à un algorithme de machine learning des milliers d’images de chats et de chiens, chaque image étant clairement étiquetée. Cela permet à l'algorithme d'apprendre les caractéristiques qui distinguent les chats des chiens, puis d'appliquer ces connaissances pour identifier de nouvelles images invisibles.
Apprentissage non supervisé
Ici, les données ne sont pas étiquetées. L'algorithme de machine learning doit trouver indépendamment des modèles et des relations au sein des données. Cela peut être utile pour des tâches telles que la détection d'anomalies ou le clustering de données.
Apprentissage par renforcement :
Cette méthode consiste à entraîner un algorithme par un processus d'essai et d'erreur. L'algorithme interagit avec un environnement simulé et reçoit des récompenses pour les comportements souhaités, ce qui lui permet d'apprendre des stratégies optimales au fil du temps.
Le machine learning dans le contexte de l’IA
L’intelligence artificielle est au cœur de la science qui consiste à créer des machines capables d’effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine. Ces tâches vont de la résolution de problèmes et de la prise de décision à la reconnaissance vocale et à la traduction du langage. L’IA englobe de nombreuses techniques et méthodologies, parmi lesquelles le machine learning est apparu comme un outil particulièrement puissant et polyvalent. L'idée fondamentale derrière l'apprentissage machine est que les systèmes peuvent apprendre des données, identifier des modèles et prendre des décisions avec un minimum d'intervention humaine.
Le machine learning accélère l’évolution de l’IA en offrant une approche plus dynamique de l’analyse des données. Cette capacité permet aux systèmes d’IA de s’adapter à de nouvelles circonstances et de s’améliorer au fil du temps, ce qui est crucial pour les applications nécessitant des mises à jour fréquentes ou traitant des ensembles de données complexes et variables.
Grâce à leurs algorithmes d'apprentissage, les modèles de machine learning peuvent traiter de grands volumes de données à une vitesse et à une échelle inaccessibles aux analystes humains. Cette efficacité est la raison pour laquelle le machine learning est devenu l'épine dorsale de nombreux systèmes d'IA contemporains, alimentant les avancées dans des domaines aussi divers que les soins de santé, la finance, les véhicules autonomes et les villes intelligentes.
Le machine learning est un domaine d’intérêt majeur en IA et fait partie d’un écosystème plus large de technologies d’IA, qui comprend le deep learning, le traitement du langage naturel (TAL) et la robotique. Le deep learning, un sous-ensemble de la machine learning, permet d’effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance d’images et de la parole via des réseaux neuronaux qui imitent les fonctions cérébrales humaines.
La TAL, qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter le langage humain, utilise souvent l’apprentissage machine pour améliorer les algorithmes. En robotique, les algorithmes de machine learning aident les robots à apprendre de leur environnement et de leurs expériences, améliorant ainsi leur autonomie. Cette interdépendance illustre la façon dont le ML bénéficie de l’avancement d’autres domaines de l’IA, tout en y contribuant.
Comment MLOps fonctionne-t-il ?
Le cycle de vie MLOps se compose de quatre cycles principaux. Chaque cycle prépare le terrain pour l’exécution d’opérations de machine learning réussies. Les quatre cycles ou étapes sont :
Cycle des données :
Cela implique la collecte et la préparation de données pour l'entraînement des modèles de machine learning. Les données brutes sont collectées à partir de diverses sources, et des techniques comme l'ingénierie des fonctionnalités les transforment et les organisent en données étiquetées prêtes à être entraînées à la modélisation.
Cycle du modèle :
Dans ce cycle, le modèle ML est entraîné à l’aide des données préparées. Il est essentiel de suivre les différentes versions du modèle à mesure qu'il progresse dans le cycle de vie, ce qui peut être fait à l'aide d'outils comme MLflow.
Cycle de développement :
Le modèle entraîné est ensuite développé, testé et validé pour garantir qu'il est prêt à être déployé dans un environnement de production. Les pipelines d'intégration continue automatisée/livraison continue (CI/CD) peuvent réduire les tâches manuelles.
Cycle des opérations :
Ce processus de surveillance garantit que le modèle de production continue de bien fonctionner et qu'il est réentraîné au besoin pour s'améliorer au fil du temps. Les MLOps peuvent automatiquement réentraîner le modèle selon un calendrier ou lorsque les mesures de performance tombent en dessous d'un seuil.
Principes fondamentaux des MLOps
MLOps est basé sur des principes fondamentaux qui garantissent la fiabilité, l'efficacité et l'évolutivité des modèles de machine learning dans le monde réel. Voici quelques principes fondamentaux :
Automatisation
L’un des principes fondamentaux de MLOps est l’automatisation des tâches répétitives tout au long du cycle de vie du machine learning. Cela comprend la gestion du pipeline de données, l'entraînement des modèles, les tests, le déploiement et la surveillance. L’automatisation minimise l’erreur humaine et libère les data scientists pour qu’ils se concentrent sur des tâches de plus haut niveau, comme le développement et l’amélioration de modèles.
Contrôle de version et reproductibilité :
MLOps met l'accent sur le suivi de chaque modification apportée aux données, au code et aux modèles. Cela permet de revenir facilement aux versions précédentes si nécessaire et garantit la reproductibilité des expériences. Tous les membres de l'équipe peuvent comprendre la lignée du modèle et la façon dont il a été développé.
Intégration et livraison continues (CI/CD) :
Les MLOps modernes s’intègrent aux outils de développement utilisés par les data scientists. Lorsque des modifications sont apportées, les tests automatisés garantissent que tout fonctionne comme prévu. Cela permet de détecter les bugs tôt dans le cycle de développement et d’éviter que les problèmes ne retardent le déploiement.
Collaboration :
MLOps favorise la collaboration entre les équipes de science des données, d'ingénierie et d'exploitation. En rationalisant les flux de travail et en fournissant une visibilité partagée du cycle de vie du modèle, MLOps élimine les silos et garantit que tout le monde travaille vers le même objectif.
Boucles de monitoring et de feedback :
Le processus MLOps surveille en permanence les performances des modèles déployés. Il suit des indicateurs comme l'exactitude, l'équité et les biais potentiels. En cas de problème, des alertes sont déclenchées, ce qui déclenche une enquête et permet de prendre des mesures correctives. Cette boucle de rétroaction est essentielle pour maintenir les performances du modèle et s'adapter aux changements du monde réel.
Gouvernance et conformité réglementaire :
Il est également essentiel que MLOps applique des politiques et des procédures autour du développement et du déploiement des modèles. Cela garantit le respect des réglementations en matière d'équité, d'explicabilité et de confidentialité des données. Les outils MLOps permettent de suivre l’origine des données utilisées pour former les modèles et de documenter le processus de prise de décision pour les audits.
Évolutivité et efficacité :
Les pratiques MLOps garantissent que l’ensemble du pipeline de machine learning peut gérer des volumes de données croissants et une complexité croissante des modèles. Cela implique l'utilisation d'infrastructures cloud et de technologies de conteneurisation pour une utilisation efficace des ressources et le déploiement de modèles dans divers environnements.
Quels sont les avantages des MLOps ?
MLOps offre une gamme d'avantages qui rationalisent le cycle de vie du machine learning et libèrent le véritable potentiel de vos modèles. L’automatisation des tâches répétitives comme la préparation, la formation et le déploiement des données libère les data scientists pour un travail plus stratégique. Les pratiques de CI/CD accélèrent le développement en détectant les erreurs tôt et en garantissant des mises en œuvre fluides. Cela se traduit par un retour sur investissement plus rapide pour vos projets de machine learning.
Il favorise également la collaboration entre les équipes de science des données, d'ingénierie et d'exploitation. Des outils et des processus partagés donnent à chacun une visibilité sur le cycle de vie du modèle, ce qui permet une meilleure communication et des flux de travail rationalisés.
Les pratiques MLOps comme la conteneurisation et les infrastructures cloud vous permettent de gérer des volumes de données croissants et une complexité croissante des modèles. Cela vous permet de faire évoluer efficacement vos efforts de machine learning à mesure que vos besoins évoluent.
Les équipes qui utilisent MLOps au lieu d'une autre voie vers la réussite du machine learning apprécient également que MLOps applique des politiques et des procédures autour du développement et du déploiement de modèles. Cela garantit que vos modèles sont conformes aux réglementations en matière d'équité, d'explicabilité et de confidentialité des données. Les outils MLOps permettent de suivre la lignée des données et de documenter les processus décisionnels pour les audits.
Dans l’ensemble, entre l’automatisation des tâches et l’optimisation de l’utilisation des ressources grâce aux pratiques MLOps, les équipes qui utilisent MLOps considèrent que cela leur permet de réaliser des économies importantes. De plus, en détectant les erreurs tôt et en déployant des modèles de haute qualité, vous pouvez éviter les retouches coûteuses et les problèmes de performance en aval.
Enfin, MLOps facilite une boucle de rétroaction où les modèles déployés sont surveillés en permanence. Cela vous permet d'identifier la dégradation des performances, la dérive des données ou les biais potentiels. La résolution proactive de ces problèmes garantit la pertinence de vos modèles et la fourniture de résultats optimaux dans le temps.
Mise en œuvre de MLOps
Les organisations doivent commencer par mettre en place l'infrastructure nécessaire à la mise en œuvre des MLOps. Cela inclut l'utilisation d'un système de contrôle de version pour gérer le code, les données et les artefacts de modèles, la mise en œuvre d'un pipeline CI/CD pour automatiser la création, le test et le déploiement des modèles, le déploiement d'un registre de modèles pour stocker et gérer les modèles entraînés par les versions, et la mise en place d'une surveillance et d'alertes pour suivre les performances des modèles en production.
Ensuite, les organisations doivent définir leurs flux de travail MLOps. Cela implique l'établissement d'un processus itératif-incrémentiel pour la conception, le développement et l'exploitation d'applications de machine learning, l'automatisation du pipeline de machine learning de bout en bout (y compris la préparation des données, l'entraînement des modèles, l'évaluation et le déploiement), et la mise en œuvre de processus continus de recyclage et de mise à jour des modèles basés sur le suivi de la production.
Enfin, les organisations doivent adopter les meilleures pratiques MLOps, comme l'utilisation de la conteneurisation pour assurer des environnements de développement et de déploiement cohérents, la mise en œuvre de tests rigoureux à chaque étape du pipeline ML, la maintenance d'un magasin de fonctionnalités pour gérer et créer des versions des fonctionnalités de données d'entrée, l'exploitation des plateformes ou des outils MLOps pour simplifier la mise en œuvre et la promotion de la collaboration entre les data scientists, les ingénieurs ML et les équipes DevOps.
Quels sont les défis liés aux MLOps ?
La mise en œuvre de MLOps, bien qu'incroyablement bénéfique, s'accompagne de défis uniques. Les problèmes liés aux données constituent un obstacle important. Il est primordial d’assurer la qualité des données dans l’ensemble du pipeline, car de mauvaises données conduisent à des modèles peu performants et potentiellement dangereux. De plus, la gestion de la version des données pour la reproductibilité des modèles et les processus de gouvernance pour gérer la sécurité, la confidentialité et les préoccupations éthiques sont des parties complexes du puzzle MLOps.
Le manque de personnel qualifié crée également des obstacles. MLOps exige des experts transverses en science des données, en ingénierie logicielle et en principes de DevOps. Trouver ces personnes peut être assez difficile. Au-delà de cela, le succès de MLOp repose en effet sur la promotion de la collaboration entre des équipes historiquement cloisonnées.
Éliminer les barrières entre les data scientists, les développeurs et le personnel d'exploitation tout en s'alignant sur les objectifs et les processus exige un changement culturel conscient au sein des organisations.
La surveillance des modèles après leur déploiement est un autre domaine souvent négligé. Le monde réel est dynamique et les performances d'un modèle vont se dégrader au fil du temps en raison de la dérive du concept.
Des systèmes et des mécanismes de surveillance proactifs sont nécessaires pour recueillir les commentaires des utilisateurs afin de garantir que les modèles sont améliorés en permanence et alignés sur les besoins de l'entreprise. Enfin, l’expérimentation et la reproductibilité peuvent devenir complexes. Le suivi de la multitude d'expériences, des variations de données et des résultats associés est essentiel pour comprendre le processus de développement du modèle et rationaliser les mises à jour futures.
Ces défis ne doivent pas être sous-estimés, mais ils peuvent être relevés avec succès. Investir dans des plateformes MLOps spécialisées, offrir des possibilités de formation au personnel existant et donner la priorité à une communication et une collaboration claires entre les équipes, contribue à ouvrir la voie à une mise en œuvre plus fluide de MLOps.
Comprendre la différence entre MLOps et DevOps
La différence essentielle entre DevOps et MLOps réside dans le fait que MLOps se concentre spécifiquement sur les défis uniques liés au déploiement et à la gestion des modèles de machine learning en production. En revanche, DevOps est un ensemble plus large de pratiques visant à rationaliser le cycle de vie du développement logiciel.
Alors que DevOps et MLOps visent à combler le fossé entre le développement et les opérations, MLOps ajoute des considérations supplémentaires spécifiques au machine learning. Il s’agit notamment de la gestion des données utilisées pour entraîner les modèles, de la validation de la performance des modèles et de la surveillance de la dégradation de la performance au fil du temps, en fonction des données réelles auxquelles ils sont exposés.
Dans un pipeline DevOps, l’accent est mis sur l’automatisation de la création, du test et du déploiement des applications logicielles. Dans un pipeline MLOps, les étapes supplémentaires de préparation des données, d'entraînement des modèles et d'évaluation des modèles doivent être automatisées et intégrées au processus de déploiement.
Une autre différence clé est la nécessité pour les MLOps d'intégrer des principes d'IA responsables et éthiques. S’assurer que les modèles de machine learning se comportent de manière impartiale et transparente est une préoccupation essentielle qui est moins importante dans le développement de logiciels traditionnels.
Alors que les DevOps et les MLOps partagent de nombreux principes communs en matière de collaboration, d'automatisation et d'amélioration continue, les MLOps introduisent des complexités supplémentaires autour des données, des modèles et de la gouvernance des modèles qui nécessitent des outils et des pratiques spécialisés au-delà de ce qui se trouve généralement dans un environnement DevOps.
Exemples de MLOps
MLOps est utilisé par les entreprises, grandes et petites. Par exemple, une banque de premier plan a mis en œuvre des MLOps pour rationaliser son processus d'intégration des clients. La banque a utilisé des modèles de machine learning pour automatiser la vérification des informations des clients et détecter la fraude en temps réel. L’expérience client s’en est trouvée améliorée, le processus d’intégration étant devenu plus rapide et plus efficace. La banque a également réduit le risque de fraude, ce qui a accru la confiance des clients.
De même, une grande entreprise de vente au détail a utilisé MLOps pour améliorer sa gestion de la chaîne d'approvisionnement. L’entreprise a utilisé des modèles de machine learning pour prévoir la demande de produits et optimiser l’allocation des ressources dans ses entrepôts. Cela a permis d'améliorer la précision des prévisions de la demande, de réduire le gaspillage et d'accroître l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.
Les MLOps aident également dans le domaine de la santé. Un professionnel de la santé a utilisé les MLOps pour améliorer les résultats des patients. Le fournisseur a utilisé des modèles de ML pour analyser les données des patients et identifier les patients à risque d'événements indésirables. Cette information a servi à intervenir et à prévenir les événements indésirables, ce qui a permis au fournisseur de constater une amélioration importante des résultats pour les patients.
Une grande entreprise de logistique a utilisé MLOps avec Google Cloud AI Platform pour optimiser ses processus de chaîne d'approvisionnement. L’entreprise a développé et déployé des modèles de machine learning capables de prévoir avec précision la demande, d’optimiser les itinéraires et de réduire les délais de livraison. Cela a amélioré l’efficacité globale de la chaîne d’approvisionnement et diminué les coûts.
Ces exemples montrent comment des organisations de tous les secteurs ont tiré parti des MLOps pour rationaliser leurs flux de travail de machine learning, améliorer l'efficacité opérationnelle et fournir une valeur commerciale réelle.
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OVHcloud et MLOps
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