1. Introduction au MLOps
2. Définition et objectifs du MLOps
3. Les avantages du MLOps
4. MLOps et automatisation
5. Différences entre MLOps et DevOps
6. Étapes clés du MLOps
7. Débuter avec le MLOps
8. Conclusion

1. Introduction au MLOps

Le MLOps, ou Machine Learning Operations, est une discipline émergente qui combine des pratiques de gestion de workflows pour optimiser le déploiement et la maintenance des modèles de machine learning (ML). Inspiré des méthodologies DevOps et GitOps, le MLOps vise à intégrer de manière fluide les modèles de ML dans le cycle de développement logiciel. Cette approche permet aux équipes de data scientists, d’ingénieurs et d’experts informatiques de collaborer efficacement pour garantir la précision et la pertinence des modèles tout au long de leur cycle de vie.

2. Définition et objectifs du MLOps

Le MLOps repose sur l’automatisation des processus itératifs, tels que l’entraînement, la surveillance, le réentraînement et le déploiement des modèles. Cette automatisation permet aux modèles de s’adapter en temps réel aux évolutions des données, assurant ainsi des performances optimales sur le long terme.

L’objectif principal du MLOps est de créer un environnement où les modèles de ML peuvent évoluer de manière continue, tout en minimisant les risques de dérive des données (un phénomène où les performances du modèle se dégradent en raison de changements dans les données d’entrée).

3. Les avantages du MLOps

L’adoption du MLOps offre plusieurs avantages clés pour les organisations :

3.1 Reproductibilité

Le MLOps permet de suivre et de gérer les modifications apportées au code, aux données et aux configurations des modèles. Cela garantit une reproductibilité constante des expériences de machine learning, essentielle pour valider les résultats et améliorer les modèles.

3.2 Intégration et déploiement continus (CI/CD)

En intégrant les pipelines CI/CD, le MLOps automatise les tests, la validation et le déploiement des modèles. Cette approche accélère le développement et favorise une culture d’amélioration continue.

3.3 Collaboration et productivité accrues

Le MLOps facilite la collaboration entre les équipes, réduit les goulets d’étranglement et améliore la productivité. L’automatisation des tâches manuelles permet également de déployer des modèles plus rapidement et de les itérer plus fréquemment.

3.4 Réduction des coûts

En automatisant les processus de maintenance et de mise à jour des modèles, le MLOps réduit les coûts liés aux tâches manuelles et minimise les erreurs humaines. Cela permet également de raccourcir le délai de rentabilisation des projets de ML.

3.5 Gouvernance et conformité

Le MLOps simplifie la mise en conformité avec les réglementations en matière de protection des données. Il permet également de surveiller en continu les performances des modèles et de détecter rapidement les dérives, assurant ainsi un niveau élevé de précision et de fiabilité.

4. MLOps et automatisation

Le MLOps élimine les tâches manuelles fastidieuses liées à la maintenance des modèles de ML. En automatisant les processus, il garantit des performances optimales et une fiabilité accrue des modèles sur le long terme. Cette approche favorise également une prise de décision basée sur les données et améliore l’agilité des entreprises.

4.1 Cas d’utilisation du MLOps

Le MLOps trouve des applications dans de nombreux secteurs, notamment :

• Maintenance prédictive : prédire les pannes d’équipements et planifier la maintenance.
• Détection des fraudes : surveiller les transactions pour identifier des activités suspectes.
• Vision par ordinateur : analyser des images médicales ou permettre la conduite autonome.
• Détection des anomalies : identifier des variations inhabituelles dans les réseaux ou les processus industriels.
• Santé : diagnostiquer des maladies ou prédire l’évolution de l’état des patients.

4.2 Exemples concrets d’entreprises utilisant le MLOps

De nombreuses entreprises ont adopté le MLOps pour améliorer l’efficacité et la fiabilité de leurs modèles de machine learning.

Voici quelques exemples notables :

• Netflix : Utilise le MLOps pour améliorer ses recommandations personnalisées, en automatisant le déploiement et la surveillance des modèles de prédiction des préférences des utilisateurs.
• Uber : Déploie des modèles de machine learning optimisés via MLOps pour calculer les temps d’attente, ajuster dynamiquement les prix et détecter les fraudes.
• Airbnb : Met en place des pipelines MLOps pour optimiser l’expérience utilisateur, notamment en améliorant la recherche de logements et en optimisant la tarification dynamique.
• Amazon : Applique le MLOps pour l’optimisation des stocks et la détection des fraudes sur sa marketplace.

5. Différences entre MLOps et DevOps

Bien que le MLOps s’inspire du DevOps, il présente des différences significatives :

5.1 Approche expérimentale

Contrairement au DevOps, qui se concentre sur l’automatisation des tâches d’exploitation, le MLOps adopte une approche plus expérimentale. Il gère des pipelines de données en constante évolution et nécessite des ajustements fréquents pour maintenir la précision des modèles.

5.2 Rôle des data scientists

Le MLOps implique souvent des data scientists qui ne sont pas nécessairement des experts en ingénierie logicielle. Leur rôle est d’analyser les données, de développer des modèles et de mener des expérimentations.

5.3 Tests et validation

Le MLOps va au-delà des tests de code et de composants. Il inclut la validation des données, des schémas de données et des modèles, ainsi que la surveillance des performances en temps réel.

5.4 Déploiement continu

Dans le MLOps, le déploiement continu ne se limite pas à des paquets logiciels. Il inclut également des systèmes complexes, comme les pipelines d’entraînement de ML, qui déploient automatiquement des services de prédiction.

6. Étapes clés du MLOps

La mise en œuvre du MLOps suit généralement un cycle en cinq étapes :

6.1 Collecte et préparation des données

Les données sont recueillies, nettoyées et formatées pour l’entraînement et les tests des modèles.

6.2 Entraînement des modèles

Les modèles sont développés et testés, souvent à l’aide d’outils comme les notebooks Jupyter.

6.3 Automatisation

Les pipelines CI/CD automatisent la création et le déploiement des modèles sous forme d’images de conteneurs.

6.4 Déploiement

Les modèles sont déployés à grande échelle dans des environnements cloud, hybrides ou en périphérie du réseau.

6.5 Surveillance

Les performances des modèles sont surveillées en continu, et des mises à jour sont effectuées si nécessaire. Ce cycle se répète indéfiniment pour maintenir la précision des modèles.

7. Débuter avec le MLOps

Pour adopter le MLOps, il est essentiel de comprendre les niveaux de maturité des processus de machine learning :

7.1 Niveau 0 : Processus manuel

Un grand nombre d’équipes disposent de data scientists et de chercheurs en ML capables de créer des modèles de pointe, mais leur processus de création et de déploiement de modèles de ML est entièrement manuel. Il s’agit du niveau de maturité de base, ou niveau 0.

Le schéma suivant illustre le workflow de ce processus :

Le MLOps de niveau 0 est couramment utilisé par de nombreuses entreprises qui commencent à appliquer le ML à leurs cas d’utilisation. Ce processus manuel, piloté par les data scientists, peut être suffisant lorsque les modèles sont rarement modifiés ou entraînés. Toutefois, dans la pratique, les modèles présentent souvent des défaillances lorsqu’ils sont déployés en conditions réelles. Ils ne parviennent pas à s’adapter aux changements intervenant au niveau des dynamiques de l’environnement, ou des données décrivant cet environnement

7.2 Niveau 1 : automatisation du pipeline ML

L’automatisation des workflows permet au modèle de s’adapter aux nouvelles données et d’améliorer sa précision.

L’objectif du niveau 1 est d’effectuer un entraînement continu du modèle en automatisant le pipeline de ML, ce qui permet d’assurer la livraison continue du service de prédiction de modèle. Pour automatiser le processus d’utilisation de nouvelles données afin de réentraîner des modèles en production, vous devez intégrer au pipeline des étapes automatisées de validation des données et des modèles, ainsi que des déclencheurs de pipeline et une gestion des métadonnées.

En partant du principe que le déploiement de nouvelles mises en œuvre du pipeline est peu fréquent et que vous ne gérez que quelques pipelines, vous testez généralement le pipeline et ses composants de manière manuelle. Les nouvelles mises en œuvre de pipeline sont également déployées manuellement. De plus, vous envoyez le code source testé du pipeline à l’équipe informatique pour son déploiement dans l’environnement cible. Cette configuration est adaptée lorsque vous déployez de nouveaux modèles basés sur de nouvelles données, plutôt que sur de nouvelles idées de ML.

Cependant, vous devez tester les nouvelles idées de ML et déployer rapidement de nouvelles mises en œuvre des composants de ML. Si vous gérez de nombreux pipelines de ML en production, vous avez besoin d’une configuration CI/CD pour automatiser les opérations de création, de test et de déploiement des pipelines de ML

7.3 Niveau 2 : système CI/CD automatisé

Pour une mise à jour rapide et fiable des pipelines en production, vous avez besoin d’un système CI/CD robuste et automatisé. Ce système CI/CD automatisé permet à vos data scientists d’explorer rapidement de nouvelles idées sur l’ingénierie des caractéristiques, l’architecture de modèle et les hyperparamètres. Ils peuvent mettre en œuvre ces idées, puis créer, tester et déployer automatiquement les nouveaux composants du pipeline dans l’environnement cible.

Le schéma suivant montre la mise en œuvre du pipeline de ML avec intégration CI/CD, qui présente les caractéristiques de la configuration des pipelines de ML automatisés et les routines CI/CD automatisées.

Cette configuration MLOps comprend les composants suivants :

• Contrôle des sources
• Tests et création des services
• Services de déploiement
• Registre de modèles
• Magasin de caractéristiques
• Magasin de métadonnées de ML
• Orchestrateur de pipeline de ML

Caractéristiques

Le schéma suivant montre les étapes du pipeline de ML avec routines CI/CD automatisées :

Le pipeline comprend les étapes suivantes :

–       Développement et expérimentation : vous orchestrez les étapes de test et testez de manière itérative de nouveaux algorithmes de ML et une nouvelle modélisation. Le résultat de cette étape est le code source des étapes du pipeline de ML qui sont ensuite transférées vers un dépôt source.

–       Intégration continue du pipeline : vous créez le code source et exécutez divers tests. Les résultats de cette étape sont les composants du pipeline (packages, exécutables et artefacts) qui seront déployés ultérieurement.

–       Livraison continue du pipeline : vous déployez les artefacts produits par l’étape CI dans l’environnement cible. Le résultat de cette étape est un pipeline déployé avec la nouvelle mise en œuvre du modèle.

–       Déclenchement automatisé : le pipeline est automatiquement exécuté en production en fonction d’un programme ou en réponse à un déclencheur. Le résultat de cette étape est un modèle entraîné qui est transmis au registre de modèles.

–       Livraison continue du modèle : vous diffusez le modèle entraîné en tant que service pour les prédictions. Le résultat de cette étape est un service de prédiction de modèle déployé.

–       Surveillance : vous collectez des statistiques sur les performances du modèle en fonction des données en ligne. Le résultat de cette étape est un déclencheur permettant d’exécuter le pipeline ou d’exécuter un nouveau cycle de tests

8. Conclusion

Le MLOps représente une avancée majeure dans la gestion des modèles de machine learning. En combinant automatisation, collaboration et surveillance continue, il permet aux entreprises de maximiser la valeur de leurs projets de ML tout en réduisant les coûts et les risques. Que vous choisissiez de développer votre propre plateforme ou d’adopter une solution existante, le MLOps est un investissement essentiel pour rester compétitif dans un monde de plus en plus axé sur les données.