Qu'est-ce que MLOps ?

Les opérations de machine learning (MLOps) sont un ensemble de pratiques qui rationalisent le développement, le déploiement et la maintenance continue des modèles et des workflow automatiques. Sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA), le MLOps se situe à l'intersection du machine learning (ML), des opérations de développement (DevOps) et de l'ingénierie des données. Il combine le développement de modèles de machine learning de bout en bout avec le déploiement et les opérations de machine learning. Cette pratique est un effort de collaboration entre les scientifiques des données, les ingénieurs DevOps et l’informatique, garantissant que les systèmes de machine learning sont fiables, sécurisés et évolutifs.

Les systèmes de machine learning sont désormais omniprésents dans la plupart des pratiques technologiques. Ils permettent l'analyse prédictive, l'automatisation de la prise de décision et contribuent à stimuler la productivité et l'innovation dans tous les secteurs grâce au rôle qu'ils jouent dans tous les domaines, de l'observabilité à la cybersécurité, en passant par la personnalisation. Le déploiement de modèles de machine learning nécessite un cadre opérationnel robuste, et c’est là qu’intervient le MLOps.

Qu'est-ce que le Machine Learning ?

Le machine learning est une branche de l'IA qui s'appuie sur des données et des algorithmes pour permettre aux ordinateurs d'apprendre et de s'améliorer sans programmation explicite, à l'instar de l'apprentissage humain. Les algorithmes du machine learning traitent de grandes quantités de données pour découvrir des modèles. Cela les entraîne à faire des prédictions ou à prendre des décisions précises lorsqu’on les interroge.

Les algorithmes de machine learning sont utilisés dans une grande variété d'applications, notamment les moteurs de recommandation, l'automatisation des alertes, la détection des fraudes, le traitement du langage naturel, etc. Alors que les volumes de données ne cessent d'augmenter, les systèmes de machine learning aident les entreprises de toutes tailles à automatiser certaines tâches, à traiter leurs données, à se développer et à innover.

Qu'est-ce qu'un framework MLOps ?

Un framework MLOps permet de développer et de déployer des systèmes de machine learning au sein des organisations. Le cycle de vie des MLOps commence par la préparation des données. Ces données sont ensuite introduites dans un modèle de machine learning pour les former et les valider. Le modèle est ensuite déployé, monitoré et entraîné de nouveau, en utilisant les principes DevOps d'intégration et de déploiement continus (CI/CD), de tests automatisés, de contrôle de version, de suivi du modèle et de gouvernance des données. L’objectif de MLOps est de rendre le cycle de vie du modèle de machine learning plus efficace, évolutif et sécurisé.

Le rôle des MLOps dans le développement de logiciels

Dans le développement de logiciels, le MLOps permet d’unifier le cycle de publication du machine learning et des applications de logiciels. MLOps joue un rôle crucial dans l'intégration des modèles de machine learning dans les systèmes de production. Alors que le développement de logiciels traditionnels se concentre sur le code, les modèles de machine learning nécessitent également une gestion minutieuse des données, des algorithmes et des ressources de calcul. En fournissant une approche structurée du déploiement, du suivi et de l'itération des modèles, MLOps garantit que les modèles de machine learning peuvent être déployés parallèlement aux logiciels traditionnels, avec des performances constantes et indisponibilités minimes.

Intersection avec l'observabilité, la cybersécurité et les personnalisations

Le MLOps recoupe l’observabilité, la cybersécurité et les personnalisations sur deux fronts. L'observabilité, la cybersécurité et les personnalisations s'appuient sur des capacités de machine learning pour toute une série de tâches, notamment l'automatisation des alertes, l'analyse prédictive, la planification et l'optimisation. Inversement, MLOps s'appuie sur l'observabilité, la cybersécurité et la personnalisation pour offrir aux entreprises tous les avantages des modèles de machine learning.

• Observabilité : appliquées aux MLOps, les pratiques d' observabilité permettent de détecter des problèmes tels que la dérive des données ou la dégradation du modèle, qui peuvent avoir un impact sur la précision et la fiabilité des prédictions.
• La cybersécurité : comme tout aspect d'un écosystème numérique, le pipeline MLOps peut être vulnérable à diverses menaces. La mise en œuvre de pratiques de cybersécurité dans le cycle de vie des MLOps implique de sécuriser les données, de valider leur intégrité et de mettre en œuvre des contrôles d'accès robustes pour protéger les modèles.
• Personnalisations : dans MLOps, les personnalisations impliquent d'adapter le pipeline de machine learning, de la sélection des données au prétraitement, en passant par la sélection des modèles et les stratégies de déploiement, afin de répondre à des problèmes commerciaux spécifiques ou à des réglementations sectorielles. En intégrant des personnalisations dans le flux de travail MLOps, les organisations s'assurent que leurs solutions d'apprentissage automatique répondent non seulement à leurs besoins, mais qu'elles sont également conformes aux normes et aux bonnes pratiques du secteur.

Comprendre l'intersection entre l'observabilité, la cybersécurité, les personnalisations et les MLOps permet d'obtenir de meilleurs résultats en termes de précision, de sécurité et de fiabilité des modèles.

Le cycle de vie MLOps comprend plusieurs composants qui facilitent l’itération et le déploiement réussis des modèles de machine learning. Ces composants incluent l'intégration continue, la préparation des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la formation et l'évaluation des modèles, le déploiement, le suivi et la gouvernance.

Intégration continue

L'intégration continue (CI) est une pratique fondamentale de DevOps qui consiste à automatiser l'intégration des modifications du code et à les fusionner avec le code source. Dans le contexte des projets de machine learning, l'intégration continue comprend également l'intégration automatisée des modifications apportées aux données et aux modèles. La pratique du CI garantit que les modèles de machine learning sont toujours déployables et fonctionnent de manière fiable.

Préparation des données et ingénierie des fonctionnalités

Le premier composant essentiel du MLOps est la préparation des données. Il s'agit de nettoyer, de transformer et d'organiser les données brutes dans un format adapté aux objectifs du modèle de machine learning. La préparation des données peut également inclure des processus tels que l'agrégation et le nettoyage des doublons.

L'ingénierie des fonctionnalités est une extension du processus de préparation des données et consiste à transformer les données brutes en caractéristiques qui sont utilisées dans le machine learning supervisé, c'est-à-dire dans la formation. Les caractéristiques sont de nouvelles variables qui aident le modèle à créer des relations entre les points de données et à produire des prédictions. L'ingénierie des fonctionnalités a un impact direct sur la précision d'un modèle de machine learning.

Entraînement, ajustement et évaluation des modèles

L’entraînement de modèle est le processus d’alimentation en données dans des algorithmes afin que l’algorithme puisse cartographier des relations ou des modèles dans les données, et finalement produire des prédictions. La formation peut être supervisée, non supervisée ou semi-supervisée. L'apprentissage supervisé nécessite des ensembles de données étiquetées, ce qui n'est pas le cas des modèles d'apprentissage non supervisé. L’apprentissage semi-supervisé s’appuie sur des ensembles de données étiquetés et non étiquetés pour entraîner un algorithme.

Le réglage d’un modèle est le processus d’amélioration des performances d’un modèle, en ajustant les hyperparamètres du modèle. Les hyperparamètres sont les valeurs de « niveau supérieur » ou d’englobage qui contrôlent le processus d’apprentissage d’un modèle.

Évaluer le modèle signifie tester le modèle sur de nouvelles données et le valider pour son cas d’utilisation prévu. Il permet de s'assurer que le modèle fonctionne comme prévu avant de le déployer.

Déploiement du modèle

Une fois qu'un modèle de machine learning a été formé et validé, il est déployé dans un environnement de production. Là, il traite de nouvelles données dans l’environnement pour faire des prédictions en temps réel. Une partie du processus de déploiement implique un suivi continu pour s'assurer que le modèle fonctionne comme prévu sous charge.

Suivi continu et observabilité

Les pratiques d'observabilité permettent de monitorer les performances d'un modèle en s'appuyant sur des mesures telles que la précision de la prédiction, la latence et la santé du système. L'observabilité permet également d'obtenir une vision plus large de l'intégration du modèle dans un écosystème en suivant les ressources d'utilisation et la dette technique. Cela permet aux ingénieurs d'ajuster le modèle afin d'améliorer les performances globales du système.

Gestion centrée sur les données et dérive des données

La gestion centrée sur les données est un composant MLOps important qui vise à maintenir la qualité et la cohérence des données utilisées dans les projets de machine learning. Lorsque les propriétés statistiques et les caractéristiques des données d'entrée changent, la performance d'un modèle peut se dégrader. Il s’agit d’une dérive de données. La surveillance de la dérive des données est nécessaire pour garantir des performances optimales du modèle, mais également pour garantir que l’intégrité des données ne soit pas compromise.

Expérimentation

Un problème commercial peut avoir plusieurs solutions de machine learning. Comprendre quel modèle convient à un problème commercial donné dans un environnement spécifique nécessite de l’expérimentation. Comme dans DevOps, il s'agit d'un principe fondamental du MLOps : l'approche de la résolution des problèmes est itérative et vise une amélioration continue.

Gouvernance

Là où il y a des données, il y a de la gouvernance. Toutes les organisations sont liées par des politiques et des procédures qui garantissent le respect des exigences réglementaires et des normes éthiques. Le suivi du pipeline MLOps inclut le suivi des expériences et la gestion des versions des modèles afin de s'assurer que les modèles de Machine Learning répondent aux exigences réglementaires.

Bien que cruciales pour la gestion des projets de machine learning, les MLOps peuvent représenter un défi en termes de coûts, de personnel et de ressources.

Coûts d'installation initiaux

La configuration initiale de MLOps entraîne des coûts importants : les organisations doivent investir dans l’infrastructure, les outils et les personnes appropriés. Une fois ces ressources obtenues, les organisations sont également confrontées à des problèmes de coûts liés au temps. La préparation initiale des données peut être un processus long et coûteux.

Sélection des outils

Trouver les bons outils pour un projet de machine learning nécessite de l’expertise et du temps. Compte tenu du large éventail d’options, il faut garder à l’esprit la scalabilité, les capacités d’intégration et la facilité d’utilisation.

Exigences de compétences

MLOps est un processus collaboratif qui s'appuie sur l'expertise de scientifiques des données, d'ingénieurs et de professionnels de l'informatique. La création et la gestion de modèles de machine learning nécessitent un ensemble de compétences spécialisées. Les organisations devront donc investir dans le personnel et la formation recherchés.

Maintenance et scalabilité

La gestion d'un pipeline MLOps peut s'avérer complexe, en particulier si les organisations augmentent le nombre de modèles et de sources de données. La montée en charge des modèles de machine learning peut être gourmande en ressources, tant pour les employés que pour les systèmes. Trouver la bonne plateforme et le bon ensemble d'outils peut faire toute la différence.

Les avantages des MLOps peuvent expliquer pourquoi les intégrations de machine learning sont recherchées. MLOps offre aux organisations une observabilité améliorée, une cybersécurité améliorée, une efficacité accrue et une utilisation plus facile des modèles.

Observabilité améliorée

MLOps intègre le suivi dans ses processus, qui à leur tour fournissent des données supplémentaires importantes aux outils d'observabilité. Ils contrôlent les performances et l'utilisation des ressources, ce qui permet aux organisations d'avoir une vision plus claire de leurs activités.

Cybersécurité améliorée

En intégrant des pratiques de sécurité dans le cycle de développement des modèles de machine learning, MLOps garantit une amélioration globale de la cybersécurité.

Efficacité accrue

MLOps offre aux scientifiques de données, aux ingénieurs DevOps et aux équipes informatiques un cadre fiable pour le déploiement et l'intégration de modèles de machine learning. Ceci, associé à l’automatisation, se traduit par une efficacité accrue : les équipes peuvent travailler plus rapidement et avec une agilité accrue.

Simplicité d'utilisation

Les pratiques MLOps simplifient la gestion des modèles de machines, ce qui permet aux organisations de déployer et d'assurer la maintenance plus facilement des modèles à grande échelle. Le MLOps allège ainsi la charge de travail des scientifiques de données, des ingénieurs DevOps et des équipes informatiques, leur permettant de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques.

Le respect des bonnes pratiques MLOps est crucial pour mettre en œuvre efficacement des modèles de machine learning dans les systèmes. Les bonnes pratiques MLOps comprennent l'automatisation des tâches, la mise en œuvre d'une formation et d'une validation continues, et le suivi des performances du modèle et de la qualité des données.

Stratégies de mise en œuvre

L’automatisation est une stratégie clé de mise en œuvre du MLOps. En automatisant autant de parties que possible du pipeline MLOps (préparation des données, formation des modèles, déploiement et surveillance), les ingénieurs peuvent réduire les erreurs manuelles, accélérer le cycle de vie MLOps et se concentrer sur les tâches stratégiques.

Possibilités d'optimisation

Le cycle de vie d'un MLOps offre de nombreuses possibilités d'optimisation, notamment en ce qui concerne les performances du modèle et l'utilisation des ressources. En surveillant en permanence les modèles de machine learning, les ingénieurs peuvent identifier les opportunités d’optimisation et les traiter par le biais d’une formation et d’une validation. La surveillance des performances permet d’identifier et de résoudre les problèmes tels que la latence ou les goulots d’étranglement du débit. La recherche active d’optimisation permet également de s’assurer que les modèles restent précis et produisent des résultats pertinents.

Risque et conformité

Dans le contexte des MLOps, la gestion des risques implique la mise en œuvre de protocoles de sécurité robustes, la réalisation d'audits réguliers et la tenue d'une documentation complète de tous les processus d'apprentissage automatique. En suivant l'évolution des modèles et des versions, les entreprises peuvent s'assurer qu'elles respectent les exigences réglementaires et que leurs systèmes de machine learning sont sécurisés.

Exigences d’observabilité

Dans MLOps, l'observabilité est essentielle pour maintenir des performances optimales du modèle. Les outils d'observabilité doivent monitorier la dérive des données, la précision du modèle, l'équité et la partialité, ainsi que les mesures au niveau du système telles que la latence et le débit. Les pratiques d'observabilité éclairent également la manière dont le cycle de vie MLOps s'intègre au cycle DevOps, ainsi que l'impact qu'il a sur les résultats de l'entreprise.

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