MLOps : de quoi parle-t-on ?

Temps de lecture : 4 minutes
  1. Qu’est-ce que MLOps ?
  2. MLOps versus DevOps
  3. Le MLOps, pourquoi c’est important ?
  4. Quelles solutions utiliser ?

Qu’est-ce que MLOps ?

Intelligence artificielle et machine learning

Comme le rappelle Gartner, les entreprises sont toujours plus nombreuses à utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour renforcer leurs capacités de production, adopter des modes de travail plus agiles et impulser une véritable dynamique d’innovation.

Au cœur de l’IA, se trouve justement le Machine Learning, une technologie puissante capable d’exploiter pleinement les données d’une entreprise et d’en extraire toute l’intelligence nécessaire à l’aide d’algorithmes et de modèles d’apprentissages poussés.

Définition : MLOps (Machine Learning Operations)

Pour en tirer le meilleur profit, les organisations ont tout intérêt à faire converger les processus, les savoir-faire, les technologies et les collaborateurs dédiés au Machine Learning : c’est ce que l’on appelle le « MLOps », pour « Machine Learning Operations ». Cette approche émergente vise ainsi à standardiser, harmoniser et améliorer l’usage et le déploiement de cette technologie, pour en faire un outil différenciant au service des entreprises.

Plus précisément, il s’agit pour les organisations de se donner les moyens de concevoir des modèles de Machine Learning véritablement efficaces, réplicables et pérennes, en automatisant un maximum de processus et en accélérant les capacités de collecte et d’analyse de données : adopter le MLOps, c’est se donner les moyens d’exploiter pleinement les ressources du Machine Learning.

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MLOps versus DevOps

DevOps

Le DevOps est une discipline qui renforce la collaboration entre les équipes de développement et les opérations, dans le but d’améliorer les performances technologiques et IT d’une organisation.

MLOps

L’approche MLOps est un dérivé du DevOps, mais avec un champ d’application distinct : le DevOps est utilisé dans le cadre de développement d’applications et d’interfaces, quand le MLOps a pour objectif de concevoir des modèles de Machine Learning.

Les principales différences entre MLOps et DevOps

    • - Contrairement au DevOps, le MLOps est une approche expérimentale, que ce soit dans la façon de piloter les données, les outils ou de développer des fonctionnalités ;
    • - Si le DevOps sollicite avant tout des équipes d’ingénieurs, le MLOps regroupe des fonctions qui travaillent la donnée, telles que les data scientists et les chercheurs en Machine Learning ;
    • - Le MLOps comprend une couche supplémentaire de test, plus complexe que le schéma utilisé dans le cadre du développement de logiciels « classiques » ;
    • - Si l’objectif du MLOps est bien de rendre les entreprises plus efficaces, la conception et le déploiement de modèles de Machine Learning peuvent dégrader temporairement les performances d’une activité. Cela est dû notamment au caractère évolutif des données ;
    • - Le cycle de vie des données utilisées pour nourrir les modèles de Machine Learning requiert une adaptation continue des équipes, ainsi qu’une surveillance accrue des infrastructures de production et une réévaluation fréquente de la qualité de la donnée en tant que telle.

Enfin, si l’approche DevOps est généralement déployée à l’aide d’infrastructures de type IaC – Infrastructure as Code – de serveurs et d’outils d’automatisation, le MLOps repose sur des infrastructures propres au Machine Learning et au Deep Learning, ainsi que sur des environnements Cloud.

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Le MLOps, pourquoi c’est important ?

L’approche MLOps permet de réduire voire d’éliminer la « dette technique » des équipes mobilisées sur des sujets d’IA, c’est-à-dire le temps passé par les data scientists et les chercheurs en Machine Learning sur des tâches à faible valeur ajoutée que sont la maintenance des équipements, la configuration, le déploiement ou encore la gestion des ressources. Une dynamique vertueuse qui donne une réelle agilité et les bonnes capacités technologiques pour (ré)orienter les efforts et la démarche d’innovation des entreprises vers leurs produits et leurs clients. En somme, le MLOps renforce la productivité des organisations et améliore toute leur chaîne de valeur.

D’autres bénéfices notables émanent du MLOps :

  • - Cela permet de piloter des données et des modèles de Machine Learning à très grande échelle ;
  • - Les cycles de vie des modèles de Machine Learning sont simplifiés, viables et optimisés grâce à des processus automatisés ;
  • - Les développements de produits basés sur l’IA et de modèles de Machine Learning sont accélérés ;
  • - Les environnements créés selon l’approche MLOps sont réutilisables et réplicables sans intervention manuelle.

Quelles solutions utiliser ?

Azure Machine Learning est une solution qui permet d’industrialiser l’approche MLOps de bout en bout. Basée sur l’IA, la plateforme Azure offre l’environnement technologique nécessaire pour concevoir, entraîner et valider de nombreux modèles de Machine Learning.

Azure Pipelines permet d’automatiser le déploiement de modèles de Machine Learning. Cette solution est compatible avec tous les environnements Cloud et propose, entre autres, des fonctionnalités de pilotage spécifiques aux projets complexes.

Azure Monitor est la solution dédiée au monitoring des données. Grâce à cette application, les entreprises sont en mesure d’évaluer avec précision les performances de leurs outils d’IA et de Machine Learning.

Azure Kubernetes Services (AKS) optimise le déploiement, la montée en charge et l’automatisation de cluster d’applications utilisant la technologie Kubernetes.

Questions Fréquentes

Qu’est-ce que MLOps?

MLOps (Machine Learning Operations) est une approche émergente qui vise à standardiser, harmoniser et améliorer l’utilisation et le déploiement du Machine Learning pour en faire un outil différenciant pour les entreprises. Il s’agit de donner aux organisations les moyens de concevoir des modèles de Machine Learning efficaces, réplicables et pérennes en automatisant les processus et en accélérant la collecte et l’analyse des données.

Pourquoi MLOps est important ?

L’approche MLOps permet aux équipes travaillant sur des projets d’IA de réduire ou même d’éliminer le temps consacré à des tâches à faible valeur ajoutée telles que la maintenance des équipements, la configuration, le déploiement ou la gestion des ressources. Cela améliore l’agilité de l’entreprise et permet de consacrer davantage de temps et d’efforts à l’innovation et à la satisfaction des clients. Le MLOps améliore également la productivité de l’organisation et de toute sa chaîne de valeur. Il permet également de gérer des données et des modèles d’IA à grande échelle, de simplifier les cycles de vie des modèles, d’accélérer le développement de produits basés sur l’IA et de rendre les environnements créés réutilisables et réplicables sans intervention manuelle.

Comment implémenter MLOps ?

Pour implémenter MLOps en entreprise, Azure Machine Learning propose un environnement technologique complet pour concevoir, entraîner et valider des modèles de Machine Learning. Il est également possible d’automatiser le déploiement de ces modèles, quel que soit l’environnement Cloud utilisé grâce à Azure Pipelines.
Les solutions Azure permettent également de surveiller les performances des outils d’IA et de Machine Learning en temps réel et de faciliter le déploiement et la montée en charge ainsi que l’automatisation des clusters.