Le MLOps : des nouvelles pratiques du Machine Learning

Le Machine Learning est une forme d’Intelligence Artificielle qui est déployée même pour les applications géospatiales. Le Machine Learning est une forme d’IA reposant sur la création et l’élaboration de systèmes qui apprennent en fonction des données.  

L’IA soit l’Intelligence Artificielle est un domaine large qui comprend des systèmes ou des machines simulant une forme d’intelligence humaine.

Source : GeoAI

 

Par exemple, ESRI utilise des modèles de machine learning pour effectuer des analyses de segmentation de marché, des analyses de sites et des analyses d’optimisation des ressources. ESRI propose aussi des outils pour produire ses propres modèles de Machine Learning. 

Il y a de nombreux défis pour la mise en production du Machine Learning. En effet, depuis 2010, de nouvelles pratiques de développement du Machine Learning prennent forment telles que le MLOps.

Qu’est ce que le MLOps ?

Cet article a pour but de présenter brièvement le MLOps sans rentrer dans les détails. Le MLOps c’est l’abréviation entre Machine Learning et Devops. C’est un ensemble de pratiques de mise en production de l’apprentissage automatique et de pratiques optimales pour les entreprises afin de gérer l’IA. Cela inclut des tâches telles que la gestion de la version des modèles, la surveillance en production, la mise à l’échelle des ressources, la mise à jour des modèles en fonction des données en temps réel, etc. Le but est de faciliter la collaboration entre les équipes de développement de logiciels et les équipes de data science pour déployer rapidement et efficacement des modèles performants en production.

Quels sont les apports à la mise en œuvre du ML?

Le MLOps apporte une nouvelle approche pour le déploiement et la gestion des modèles de ML en production. Il permet une intégration plus efficace et fiable des modèles de machine learning dans les pipelines de production.

Les principales étapes du MLOps.

 

Le processus MLOps complet comprend trois grandes phases :

1 ) « Conception de l’application basée sur ML »: 

Cette phase est consacrée à la compréhension de l’entreprise, à la compréhension des données et à la conception du logiciel alimenté par ML c’est-à-dire identifier l’utilisateur, concevoir la solution d’apprentissage automatique pour résoudre son problème et évaluer la poursuite du développement du projet. Cette phase vise à  inspecter les données disponibles qui seront nécessaires pour former du modèle ML tout en spécifiant les exigences fonctionnelles et non fonctionnelles. 

2 ) »Expérimentation et développement ML » 

C’est la phase de suivi qui est consacrée à la vérification de l’applicabilité du ML pour le problème soulevé. Différentes étapes sont exécutées de manière itérative, telles que l’identification ou le peaufinage de l’algorithme ML adapté à notre problème, l’ingénierie des données et l’ingénierie des modèles. L’objectif principal de cette phase est de fournir un modèle ML de qualité stable qui puisse être exécuté  en production.

3 ) »Opérations ML » .

L’objectif principal est de fournir le modèle ML précédemment développé en production en utilisant des pratiques DevOps établies telles que les tests, la gestion des versions, la livraison continue et la surveillance. Les pratiques DevOps visent à accélérer, optimiser et sécuriser la valeur commerciale des entreprises. 

Les trois phases sont interconnectées et s’influencent mutuellement. Par exemple, la décision de conception lors de la phase de conception se propagera dans la phase d’expérimentation et finalement influencera les options de déploiement lors de la phase finale d’exploitation.

Conclusion 

La mise en œuvre de pratiques de MLOps peut nécessiter des ressources importantes, telles que des compétences en développement, en infrastructures et en opérations. 

Or, selon une étude de Forbes, les pratiques de MLOps peuvent améliorer la collaboration entre les équipes de développement et d’exploitation de 50% à 60%.

Les technologies de l’IA évoluent tellement rapidement que les pratiques du MLOps peuvent être freinées.

 

Sitographie :