Qu’est-ce que MLOps ?

Le MLOps est l’un des processus les plus importants dans le domaine de la data science. C’est en effet grâce à ce processus que l’apprentissage automatique encore appelé « le Machine Learning » est en constante évolution. Il permet donc de simplifier la collecte et le traitement des données pour les data scientists. 

Dans la suite de cet article, nous vous présenterons toutes les informations utiles sur ce processus. Après l’avoir défini et expliqué comment il fonctionne, nous exposerons ses outils ainsi que son mode d’utilisation. Nous aborderons également la question de ses avantages et de ses inconvénients. 

Si vous comptez vous spécialiser dans une branche de la data science, il vous serait très utile de connaître le minimum sur ce processus. Ce guide sur MLOps pourrait donc vous être d’une grande aide pour atteindre votre objectif. 

Qu’est-ce que MLOps ? 

MLOps est en réalité un acronyme anglais qui signifie Machine learning Opérations. En français, cet acronyme se définit comme « opérations d’apprentissage automatique ». Cette définition traduit bien son importance dans le Machine Learning et l’utilisation de l’intelligence artificielle. En effet, le MLOps constitue l’ensemble des opérations ou des pratiques permettant de gérer une IA. 

C’est un processus qui permet l’opérationnalisation de la gestion des modèles de Machine Learning. Pour faire plus simple, MLOps est le processus utilisé pour créer et implémenter les modèles de Machine Learning qui sont testables et évolutifs. Il permet aussi de simplifier la collaboration entre les DevOps et les DataOps pour la finalisation et l’amélioration des modèles conçus. 

Le MLOps a pour objectif l’automatisation des processus de livraison et de tests en Machine Learning. Il permet par ailleurs d’utiliser des principes agiles dans les différents projets et de réduire ainsi la dette technique. Il faut souligner que cet ensemble de pratiques est indépendant des langages de programmation et des différents frameworks utilisés pour la conception des IA. 

Comment fonctionne MLOps ? 

Le fonctionnement de MLOps est intimement lié à l’intelligence artificielle. L’IA est incontournable depuis quelques années. Les nouveaux algorithmes en pleine évolution sont basés sur le principe du Machine Learning et du Deep Learning. Ils permettent aux programmes d’exploiter les données pour toujours apprendre et ainsi évoluer. 

Le processus MLOps joue le rôle de pont entre le code des logiciels d’intelligence artificielle et les données. Il sert donc à fournir les insights (informations exploitables) pour faciliter l’apprentissage automatique. Pour cela, ce processus s’effectue sur plusieurs opérations et nécessite l’utilisation de certains outils en particulier. 

Quel est le processus MLOps ? 

Le processus MLOps repose sur ses différentes opérations. Ces pratiques qui constituent l’une des bases du Machine Learning peuvent être regroupées en quatre grandes étapes : 

• la création ;
• la gestion ;
• le déploiement ;
• la surveillance. 

La création est la première étape du processus MLOps. C’est au cours de cette phase que les données sont préparées et les modèles créés. Les premiers tests sont aussi effectués avant de passer à l’étape de la gestion. Les modèles sont ensuite disposés dans un référentiel vérifiable. Il peut s’agir d’un Référentiel Client Unique par exemple. De cette manière, ils pourront être réutilisés dans l’entreprise. 

Une fois les modèles placés dans le référentiel, ils seront exportés, déployés et intégrés aux différentes applications. Enfin vient l’étape de la surveillance au cours de laquelle, l’évolution des données et les changements du modèle seront surveillés. C’est aussi une manière de s’assurer que le système fonctionne de manière optimale. 

Quels sont les outils de MLOps ? 

Les outils MLOps sont des solutions adaptées aux différents projets data qui sont créés. Il en existe de différents types avec de multiples fonctionnalités. Le choix de l’outil idéal pour son projet dépend ainsi de ses besoins et des fonctionnalités nécessaires. Certains outils sont open source et donc accessibles à tous. Ils sont les plus utilisés en raison des avantages qu’ils offrent. Ce sont : 

• Kubeflow pour la création des pipelines, la gestion des notebooks et des modèles ML ;
• DVC ; 
• Pachyderm; 
• MLFlow pour l’implémentation des modèles ; 
• MetaFlow pour le développement des modèles ;
• TensorFlow. 

Comment utiliser MLOps ? 

Utiliser MLOps revient à intégrer le processus à sa stratégie d’entreprise. Pour cela, il faut préparer les données. Le but est de nettoyer les données inutiles en effectuant un tri. Ainsi, les données à disposition de l’entreprise seront de meilleure qualité, ce qui contribue à créer des modèles plus efficaces. 

Il faut ensuite définir les besoins pour sélectionner les outils MLOps à utiliser. Les fonctionnalités nécessaires doivent être listées afin de créer des algorithmes fiables et d’ajuster les modèles. Il ne reste plus qu’à surveiller les modèles et effectuer des tests. 

Si vous débutez dans l’utilisation de MLOps, vous pouvez exploiter les fonctionnalités de quelques outils liés. Il existe en effet des plateformes qui permettent d’accéder aux données, de les préparer et de concevoir des modèles plus simplement. Ainsi, les processus sont plus faciles à prendre en charge, ce qui accélère la réalisation des projets. 

Comment se former au MLOps ? 

Se former au MLOps est en réalité très simple. Il suffit de suivre une formation dans une école qualifiée d’intelligence artificielle. Cette formation fait partie des bases nécessaires pour la production et le déploiement des IA. Elle est généralement incluse dans un parcours permettant d’obtenir un diplôme de data scientist. 

Si vous préférez apprendre par vous-mêmes, il existe des formations spécialisées en ligne. En plus des playlists gratuites sur YouTube, vous pouvez suivre un programme de formation sur un MOOC. Certaines de ces plateformes proposent d’ailleurs d’obtenir une certification à la fin de la formation. Vous avez aussi accès à une multitude de tutoriels gratuitement. 

Quelle est la différence entre MLOps, DevOps, DataOps ? 

MLOps, DevOps, DataOps, sont des termes que vous avez sûrement déjà croisés si vous travaillez dans le domaine de la data science. Même s’ils possèdent tous le suffixe — Ops en commun en référence à l’utilisation des opérations de technologie de l’information, ces disciplines sont très différentes. 

MLOps 

Le MLOps est le processus conduisant à la collecte des données et à leur prétraitement. Il permet aussi de créer des modèles, d’effectuer les phases de tests ainsi que le déploiement et la surveillance des modèles créés. Ces derniers seront utilisés par les équipes DevOps Dataops pour le développement et l’amélioration des fonctionnalités des logiciels. 

DevOps 

DevOps est le terme utilisé pour désigner le processus de développement des logiciels. C’est l’ensemble des méthodes utilisées par les développeurs pour produire un projet fonctionnel. Les équipes DevOps s’occupent de la fourniture continue des logiciels et du déploiement du code. Contrairement à MLOps, les équipes DevOps sont composées uniquement des ingénieurs logiciels. 

DataOps 

Le DataOps est l’ensemble des opérations relatives au développement des projets de sciences de données. Le DataOps se base d’ailleurs sur les mêmes principes que le DevOps avec quelques différences telles que l’automatisation de la gestion des données. Cette automatisation permet de simplifier l’analyse des données et de rendre cette procédure plus rapide.

Quels sont les avantages et inconvénients de MLOps ? 

Le processus MLOps est très utile pour les entreprises dans le domaine de la data science. Cependant, en dépit des avantages qu’il offre, il présente également quelques inconvénients. 

Les avantages de MLOps 

Les avantages de MLOps sont très nombreux. D’abord, ce processus permet de faciliter la collaboration entre les différents acteurs prenant part à un projet. En effet, chaque catégorie de spécialiste profite des modèles et des données traitées. Les outils de MLOps ainsi que les différentes étapes du processus permettent de surveiller efficacement les systèmes pour un apprentissage automatique (data drift).  

Par ailleurs, MLOps permet de reproduire les modèles du Machine Learning pour les réutiliser dans d’autres circonstances. C’est une manière d’augmenter la productivité. Les registres de modèles avancés peuvent aider à suivre les ressources et diffuser les modèles ML avec des pipelines. Toutes ces ressources sont gérées facilement avec des processus automatisés et sécurisés. 

Pour finir, il faut souligner que MLOps permet de déployer les modèles de haute précision. Il existe un système de déploiement géré qui simplifie la démarche. Les différentes intégrations disponibles servent aussi à améliorer la performance des modèles de Machine Learning. 

Les inconvénients de MLOps 

Malheureusement, MLOps présente également quelques inconvénients mineurs. Ce processus rend la prédiction des contraintes de production plus difficile. Au cours du développement, les data scientists sont en effet coupés des autres ingénieurs. Toutes les informations fournies par leurs analyses doivent être vérifiées juste avant la phase d’industrialisation. 

De plus, en cas d’erreur et de mauvaise exploitation des principes agiles, il serait très difficile de corriger les algorithmes. Pour pallier ces inconvénients, il faut donc une bonne maîtrise du processus. 

 Conclusion 

En somme, il faut retenir que le processus MLOps est l’ensemble des opérations permettant la gestion efficace des modèles de Machine Learning. C’est un processus désormais incontournable dans le domaine de l’intelligence artificielle, car il sert à fournir les insights aux programmes. Pour évoluer dans la data science et l’IA, se former à MLOps et ses outils est donc indispensable.