MLOps

Qu’est-ce que le MLOps ?

MLOps (Machine Learning Operations) désigne l’ensemble des pratiques, processus et outils visant à industrialiser, automatiser et fiabiliser le cycle de vie des modèles de machine learning, de la phase de prototypage à la mise en production et à la maintenance continue.

Pourquoi MLOps ?

• Réduction du time-to-market : accélère le passage du proof-of-concept à la production.
• Qualité et fiabilité : surveille en continu la performance et détecte la dérive (drift) des modèles.
• Réplicabilité : garantit que les mêmes données et mêmes traitements produisent les mêmes résultats.
• Collaboration : facilite la coordination entre data scientists, ingénieurs ML et équipes DevOps.

Les 4 piliers du MLOps

Versioning des données et du code

Git pour le code ML, systèmes de versioning (DVC, MLflow) pour les jeux de données et les modèles.

Intégration & livraison continues (CI/CD)

Automatisation des tests (unitaires, de performance) et du déploiement des modèles dans des environnements de staging et production.

Orchestration des workflows

Pipelines reproductibles (Kubeflow, Airflow) pour enchaîner extraction de données, entraînement, validation et déploiement.

Surveillance & gestion des modèles

Monitoring en temps réel de la latence, de la précision et de la distribution des prédictions, avec alertes et retraining automatique.

Bénéfices concrets

• Agilité : mise à jour rapide des modèles face à l’évolution des données.
• Robustesse : réduction des risques d’erreurs en production grâce à des tests automatisés.
• Traçabilité : historique complet des versions de code, de données et de modèles pour audit et conformité.
• Évolutivité : scalabilité automatique des ressources compute (GPU/TPU) selon la charge.