MLOps (Machine learning Operations)

Qu’est-ce que le MLOps ?

MLes modèles de machine learning fournissent de précieux insights, autrement
dit des informations exploitables, à condition toutefois qu’ils aient accès
aux données de l’entreprise et qu’ils puissent les analyser en permanence.
Abréviation de Machine Learning Operations, le MLOps est le processus
stratégique qui rend tout cela possible.

Il s’agit d’un processus transversal, collaboratif et itératif qui
opérationnalise la Data Science. Pour cela, le MLOps traite le machine
learning (ML) et d’autres types de modèles comme des artefacts logiciels
réutilisables. Les modèles peuvent ensuite 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 fil du temps (dérive des
données).

Les avantages du MLOps

L’un des principaux avantages du MLOps, c’est qu’il permet à la
Data Science,
au machine learning, aux modèles statistiques et à d’autres types de modèles 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. Voici ce que permet le 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 et d’argent sur les modèles qui ne
  sont jamais mis en production
• Surveillance et actualisation continuelles des modèles au fil de la dérive
  des données (« data drift »)

Le processus MLOps

Le MLOps permet le déploiement rapide des modèles à grande échelle. Voici les
étapes d’un processus MLOps simplifié :

Création – inclut la préparation des données, l’ingénierie des caractéristiques, la création des modèles et les tests.

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.

Déploiement – exportation, déploiement et intégration du modèle ou du pipeline à des systèmes et applications de production.

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.

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
l’entreprise déploie un modèle créé il y a autant de temps, celui-ci risque
d’être déjà obsolète.

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.

MLOps, DevOps, DataOps

Le MLOps unifie la collecte de données, le prétraitement, ainsi que
l’entraînement, l’évaluation, le déploiement et le réentraînement des modèles
dans un processus unique que peuvent gérer les équipes. La collaboration et la
communication entre les équipes DevOps, ITOps, d’ingénieurs Data, de Data
Science et d’autres services leur permettent d’appréhender de la même façon la
manière dont les modèles de machine learning en production sont développés et
gérés, comme le font les équipes DevOps (Development Operations) pour les
logiciels.

Les équipes DevOps se concentrent sur la fourniture continue de logiciels et
l’automatisation de l’intégration, des tests et du déploiement de code. Cela
n’inclut pas la gestion des données ou de l’analytique. Le processus MLOps
s’inspire du DevOps et s’appuie sur la collaboration avec les équipes DevOps
pour les services de déploiement des modèles.

Les équipes DataOps (Data Operations) s’intéressent à la gestion des pipelines
de données et à l’automatisation des processus afin de réduire le temps que
prend une analyse de données.

MLOps et Automatisation des processus analytiques

L’Automatisation des processus analytiques (APA) est une solution globale de
plus grande envergure qui réunit les processus importants que sont la
préparation et la fusion des données, la création des modèles de machine
learning et le MLOps pour aider les entreprises à accélérer toute la démarche,
des données d’entrée aux insights puis aux résultats.

L’APA relie tous les blocs de construction d’un workflow de Data Science et
d’analytique pour permettre une prise de décision plus rapide et plus
efficace. Avec les solutions APA, vous créez facilement des workflows
automatisés et reproductibles qui font gagner du temps aux Data scientists et
optimisent les processus de data preparation, de création de modèles et de
MLOps.

Comment bien démarrer avec le MLOps

La plateforme d’Automatisation des processus analytiques Alteryx APA™
est votre meilleur atout pour accélérer vos processus de Data Science et
garantir le succès de vos initiatives MLOps.

L’accès aux données, leur préparation, la modélisation, la surveillance et le
perfectionnement des modèles, ainsi que le partage des résultats analytiques,
se font au même endroit, sur une plateforme facile à utiliser. Pour commencer,
demandez dès aujourd’hui un

essai gratuit.

Pour plus d’informations sur les solutions Alteryx de Data Science, Machine
Learning et MLOps,
contactez-nous.