MLOps, opérations de machine learning

Qu'est-ce que le MLOps ?

Les 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 continus 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 et 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 la durée d'une analyse de données.

MLOps et automatisation des processus analytiques

L'automatisation analytique 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

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