Qu'est-ce que le MLOps et pourquoi en avons-nous besoin en 2024 ?

20 février 2024

Qu'est-ce que le MLOps et pourquoi en avons-nous besoin en 2024 ?

La technologie de l'apprentissage automatique prend de plus en plus d'ampleur, mais tout le monde n'a pas la possibilité de construire un modèle, et encore moins de le déployer.

En fait, la majorité des data scientists estiment que environ 80% ou plus de leurs projets sont bloqués avant de pouvoir déployer un modèle de ML.

Si vous êtes un scientifique des données, cette situation vous est probablement familière. Vous avez peut-être construit un modèle extraordinaire qui fonctionne très bien sur votre ensemble de données de test, mais lorsqu'il s'agit de le déployer dans un environnement de production, il s'effondre.

En réalité, le développement de modèles de ML n'est qu'une pièce du puzzle. Sans un déploiement, une surveillance et une maintenance appropriés, même les meilleurs modèles ne donneront pas leur pleine mesure.

MLOps est la solution à ce problème.

Dans cet article, nous allons explorer ce qu'est le MLOps et pourquoi il continuera à être important en 2024.

L'essor des opérations d'apprentissage automatique

Avant d'aborder les MLOps, il convient d'en comprendre la nécessité.

Le besoin de modèles d'apprentissage automatique s'est accru ces dernières années, les entreprises optant de plus en plus pour une prise de décision fondée sur les données. Les projections indiquent que le marché mondial des logiciels d'apprentissage automatique devrait connaître une croissance impressionnante de 1,5 % par an. Taux de croissance annuel composé (TCAC) de 28,72% de 2019 à 2027, atteignant une valeur substantielle de 35,7 milliards USD d'ici 2027.

Si les chiffres sont attrayants, la réalité est que cette croissance de l'adoption de la ML a engendré de nouveaux défis. Construire et déployer un modèle de ML de haute qualité n'est pas une mince affaire.

Traditionnellement, les data scientists sont responsables de l'ensemble du processus de ML, de la préparation des données à la construction et au déploiement des modèles.

Mais à mesure que la complexité et l'ampleur des projets de ML augmentent, il est devenu évident qu'une nouvelle approche est nécessaire.

C'est là qu'intervient MLOps.

Mais qu'est-ce que le MLOps exactement ?

Qu'est-ce que le MLOps ?

Les opérations d'apprentissage automatique, ou MLOps, ont pour but de faciliter la vie lorsqu'il s'agit de gérer et de suivre ces modèles d'apprentissage automatique. En suivant un ensemble de pratiques de flux de travail, l'équipe de scientifiques des données et les professionnels des opérations peuvent travailler ensemble de manière efficace.

Considérez les MLOps comme le manuel de lancement, de surveillance et d'ajustement des modèles d'apprentissage automatique d'une manière intelligente et organisée.

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La maîtrise de ces pratiques permet non seulement de stimuler la qualité, mais aussi de rationaliser la gestion et d'automatiser le déploiement de modèles d'apprentissage automatique (et d'apprentissage profond) dans des environnements de production à grande échelle. De plus, l'alignement des modèles sur les besoins de l'entreprise et les normes réglementaires devient un jeu d'enfant.

En termes simples, MLOps vise une intégration transparente des modèles ML dans le développement de logiciels en mettant en œuvre un flux d'outils et de bonnes pratiques. Cela implique le développement, la surveillance continue, le déploiement et l'amélioration des modèles afin de garantir leur fonctionnement précis et efficace tout au long de leur cycle de vie.

Phases clés des MLOps dans le cycle de vie de l'apprentissage automatique

Bien qu'il n'y ait pas d'approche unique pour le développement de modèles de ML, le parcours implique la collecte et la préparation de données, l'élaboration de modèles, leur transformation en applications alimentées par l'IA et le déblocage de flux de revenus à partir de ces applications.

Vous trouverez ci-dessous une vue d'ensemble des phases typiques des MLOps :

  1. Collecte et préparation des données - Cette phase implique la collecte de données et l'identification des données pertinentes nécessaires à la construction du modèle. Elle comprend le nettoyage, le formatage et l'enrichissement des données afin de les adapter aux objectifs de la modélisation linéaire.
  2. Analyse des données - Au cours de cette phase, les scientifiques des données se concentrent sur l'analyse exploratoire des données et sur l'identification des schémas et des relations dans l'ensemble des données qui serviront à l'élaboration du modèle.
  3. Modèle de formation - Les équipes chargées des données y expérimentent différents algorithmes afin de trouver celui qui correspond le mieux au problème posé.
  4. Validation du modèle - Le modèle formé est testé et évalué pour déterminer ses performances avant d'être déployé.
  5. Déploiement du modèle - Lorsque le modèle est jugé satisfaisant, il est déployé dans un environnement de production.
  6. Gestion et suivi du modèle - Cette phase consiste à contrôler en permanence les performances du modèle et à procéder aux ajustements nécessaires.
  7. Recyclage des modèles - Au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles, le modèle est réajusté pour s'assurer qu'il reste précis et à jour.

Que vous commenciez à peine à vous intéresser à l'apprentissage automatique pour votre entreprise ou que vous soyez déjà plongé dans des pipelines d'apprentissage automatique, il est bon de comprendre comment vos flux de travail et vos processus s'alignent sur la vision d'ensemble des MLOps.

MLOps vs. DevOps

Lorsque l'on se penche sur la question du MLOps, on constate souvent qu'elle est imbriquée dans les discussions sur le DevOps. C'est parce que, d'une certaine manière, MLOps est né de DevOps.

Quand on parle de DevOps, il s'agit d'automatiser les tâches opérationnelles quotidiennes et de mettre en place des environnements cohérents pour le développement et le déploiement. À l'inverse, MLOps est un peu plus expérimental et se penche sur les moyens de gérer et de contrôler ces pipelines de données.

Dans un modèle d'apprentissage automatique, les données changent constamment, de sorte que le modèle doit suivre l'évolution et s'ajuster en cours de route. Cela signifie que MLOps est essentiellement DevOps plus le contrôle de version.

MLOps reprend certains des principes DevOps bien connus dans le domaine de l'ingénierie logicielle et les applique pour accélérer le processus de mise en production des modèles de ML.

Mais il ne faut pas oublier que les systèmes d'apprentissage automatique sont très différents des logiciels et qu'ils ont donc leur propre processus. Bien qu'ils puissent sembler similaires, les étapes de leur cycle de vie sont différentes pour chacun d'entre eux.

MLOps comporte des tâches spécifiques telles que le développement de modèles et la collecte de données. Il passe ensuite à la phase de développement. C'est là que l'emballage, la création de modèles et la vérification occupent le devant de la scène. Les récompenses attendues des MLOP sont l'amélioration de la qualité du code, l'accélération des correctifs et des mises à niveau, l'amélioration de la satisfaction des clients et, en fin de compte, des mises en production plus fluides.

Passons aux principes du MLOps pour mieux comprendre son fonctionnement.

devis d'un projet d'apprentissage automatique solide

Principes MLOps

Tout comme pour DevOps, les principes jouent un rôle clé dans le fonctionnement de MLOps. Voici six des principes cruciaux, mais il pourrait y en avoir encore plus :

Reproductibilité

Un aspect essentiel d'un projet d'apprentissage automatique solide est la capacité à reproduire les résultats.

En général, les ingénieurs en apprentissage automatique ne se concentrent pas beaucoup sur ce point, surtout au début, lorsqu'ils jouent principalement avec des données, des modèles et différents ensembles de paramètres. Cette expérimentation peut conduire à des résultats inattendus, comme la découverte de valeurs optimales. Cependant, pour aider à maintenir votre projet, il est important de se concentrer sur la reproductibilité des expériences.

Pour que les MLOps améliorent réellement les efforts d'apprentissage automatique, tous les composants tels que la conception, le traitement des données, l'entraînement du modèle, le déploiement et d'autres artefacts cruciaux doivent être méticuleusement stockés. Cela permet de garantir la reproductibilité du modèle à partir des mêmes données d'entrée.

Versioning

Le versionnage consiste à garder une trace des modifications apportées au code, aux données et aux modèles du pipeline d'apprentissage automatique. C'est comme avoir un historique qui permet de s'assurer que le pipeline peut être répété et reproduit.

Lorsqu'il s'agit de modèles d'apprentissage automatique, la gestion des versions est essentielle. Étant donné le nombre d'éléments susceptibles de perturber les données ou d'entraîner des erreurs dans un modèle, le fait de disposer de plusieurs versions est une véritable bouée de sauvetage. De cette façon, vous pouvez facilement revenir à une version précédente ou repérer l'endroit où un bogue a été corrigé lorsque les choses tournent mal.

Git est l'un des outils MLOps que vous pouvez utiliser comme système de contrôle de version. Il est largement utilisé pour suivre les modifications apportées au code, aux données et aux modèles.

Essais

Dans le monde de DevOps, les tests jouent un rôle clé dans le développement de logiciels, et l'apprentissage automatique ne fait pas exception.

MLOps propose un approche structurée des tests pour les systèmes d'apprentissage automatique, en se concentrant sur trois éléments principaux du pipeline de développement :

  • pipeline de données
  • Pipeline de modèles ML
  • pipeline d'applications

L'intégration et l'utilisation de chaque fonctionnalité sont testées pour garantir la fiabilité du modèle validé de votre projet de ML.

Contrôle

Le suivi des modèles est souvent considéré comme la dernière chose à faire dans les systèmes MLOps ou ML. Mais voici le revers de la médaille : la surveillance devrait en fait intervenir très tôt, avant même que votre modèle ne soit mis en production.

Il ne s'agit pas seulement de déployer des inférences qui nécessitent une observation minutieuse. Vous devez être en mesure de visualiser et d'effectuer un suivi des expériences sur les modèles formés.

Pour vous assurer que votre modèle répond aux attentes, surveillez les dépendances, les versions de données, l'utilisation et les modifications apportées au modèle. Pré-enregistrez les comportements attendus du modèle et utilisez-les comme référence. Lorsque le modèle formé et validé n'est pas assez performant ou présente des pics irréguliers, prenez les mesures nécessaires.

Automatisation

En matière d'automatisation, il n'existe pas de solution unique. Tout dépend de votre équipe, des objectifs de votre projet et de la façon dont votre équipe est constituée.

Mais il est indéniable que l'automatisation est la clé d'une mise en œuvre réussie des MLOps dans les projets d'apprentissage automatique. Le niveau d'automatisation de votre modèle d'apprentissage automatique détermine le degré de maturité de votre processus d'apprentissage automatique, ce qui accélère la formation, le développement et le déploiement du modèle.

Cette approche favorise un flux de travail ML entièrement automatisé, déclenché par des événements significatifs sans intervention humaine. L'adoption de l'automatisation par le biais des MLOps se fait en trois étapes :

  • Processus manuel : L'étape initiale implique le processus standard d'apprentissage automatique où les modèles sont validés manuellement, testés et exécutés de manière itérative pour former le modèle en vue d'opérations automatisées.
  • Automatisation des pipelines de ML : Ici, une formation continue est mise en œuvre pour le modèle. Des données fraîches déclenchent le processus de validation automatique et de réentraînement sans intervention manuelle, comme dans la première étape.
  • Automatisation du pipeline CI/CD : À l'instar de DevOps, l'intégration et la livraison continues constituent la troisième étape pour construire, tester et déployer automatiquement des modèles d'apprentissage automatique.
devis de flux de travail continu

Flux de travail continu

L'un des principes DevOps largement adoptés que nous suivons à MLOps est le flux de travail continu dans le pipeline ML.

Les modèles d'apprentissage automatique sont comme des "travaux en cours", qui s'ajustent en fonction des nouvelles données. MLOps facilite l'exécution des étapes de l'ingénierie de l'apprentissage automatique :

  • l'intégration continue (CI)
  • livraison continue (CD)
  • l'essai continu (EC)
  • surveillance continue (CM)

Le flux de travail continu vise à réduire les goulets d'étranglement dans le pipeline de ML et à garantir un flux de tâches fluide du développement au déploiement. Il est ainsi plus facile d'identifier et de résoudre les problèmes dès le début du processus, ce qui accélère la mise sur le marché de vos modèles de ML.

Pourquoi avez-vous besoin de MLOps ?

En 2024, nous verrons plus de modèles d'apprentissage automatique utilisés en production que jamais auparavant, et les MLOps joueront un rôle important dans cette croissance.

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles vous devez appliquer les MLOps dans votre cycle de vie de l'apprentissage automatique :

Amélioration de la performance du modèle ML

MLOps vous aide à appliquer les meilleures pratiques en matière de formation, de test et de déploiement de modèles. Cela signifie que vos modèles ML sont optimisés pour de meilleures performances en production, avec moins de temps d'arrêt.

Avec MLOps, les organisations peuvent rester au top en surveillant et en affinant les modèles de ML en temps réel, ce qui donne un coup de pouce à la performance et à la précision. Lorsque vous disposez d'un modèle de ML solide, vous pouvez passer à l'échelle autant que vous le souhaitez ! Grâce à MLOps, les organisations peuvent déployer des modèles de ML à grande échelle, en garantissant la fiabilité et l'intégration transparente avec les systèmes existants.

Économiser plus d'argent

La révision et l'ajustement d'un modèle ML pour qu'il reste précis peuvent être fastidieux, surtout s'ils sont entièrement manuels. En automatisant avec MLOps, les organisations peuvent économiser des ressources qui auraient été consacrées à des tâches manuelles chronophages. Cela permet de réduire les erreurs et d'accélérer le déploiement, afin d'obtenir des résultats plus rapidement.

MLOps ne se contente pas d'économiser de l'argent ; il change la donne pour l'intensification des projets d'IA et la mise en production des modèles. Il transforme l'ensemble du processus d'apprentissage automatique en automatisant les tâches, en facilitant la détection des erreurs et en améliorant la gestion des modèles.

Amélioration de la gouvernance et de la conformité

À l'ère du numérique, la sécurité est une préoccupation majeure pour les organisations. MLOps garantit la conformité et la gouvernance des données, en facilitant le suivi des personnes qui accèdent aux données et des raisons de cet accès.

Les pratiques MLOps aident les organisations à mettre en œuvre des mesures de sécurité et à se conformer aux règles de confidentialité des données. Garder un œil sur les performances et la précision permet également de surveiller la dérive des modèles au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent, ce qui permet de prendre des mesures proactives pour maintenir les niveaux de précision.

Encourager la collaboration pour une meilleure productivité

Les équipes de science des données, les ingénieurs logiciels et les opérations informatiques peuvent disposer d'une plateforme commune grâce à MLOps. Avec MLOps en place, les modèles de ML passent en douceur de la phase d'entraînement au déploiement, sans aucun obstacle.

MLOps encourage également les data scientists et les ingénieurs à travailler ensemble sur le même projet pour une meilleure collaboration. Cette collaboration permet d'accélérer le développement et le déploiement des modèles et de réaliser une livraison continue.

Gestion efficace du cycle de vie des ML

MLOps aide les organisations à gérer et à maintenir plus efficacement l'ensemble du cycle de vie des modèles ML. De la préparation des données au déploiement du modèle, MLOps veille à ce que chaque étape soit soigneusement suivie et gérée.

Avec les pratiques MLOps en place, les équipes peuvent facilement suivre toutes les modifications apportées au modèle, contrôler ses performances et procéder aux ajustements nécessaires en temps réel. Cela permet de mieux gérer les projets complexes et d'améliorer l'efficacité.

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Le monde verra de plus en plus d'applications d'apprentissage automatique dans les années à venir, et les MLOps seront un élément essentiel pour y parvenir.

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A propos de l'auteur : Andrea Jacinto - Rédacteur de contenu

Rédactrice de contenu dotée d'une solide expérience en matière de référencement, Andrea a travaillé avec des spécialistes du marketing numérique de différents domaines pour créer des articles optimisés qui sont informatifs, digestes et agréables à lire. Aujourd'hui, elle écrit pour StarTechUP afin de présenter les derniers développements technologiques aux lecteurs du monde entier. Vue sur Linkedin

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