Qu'est ce que le MLOps ?

Le MLOps, ou l'ingénierie des opérations de machine learning, est une approche visant à automatiser et à industrialiser le déploiement et la gestion des modèles de machine learning tout au long de leur cycle de vie. Inspiré des pratiques de DevOps, le MLOps vise à intégrer les processus de développement, de déploiement et de gestion des modèles de machine learning dans un flux de travail continu et itératif.

Les principaux objectifs du MLOps sont les suivants :

1. Automatisation : Automatiser les tâches manuelles et répétitives associées au déploiement, à la gestion et à la surveillance des modèles de machine learning, ce qui permet de réduire les erreurs et d'accélérer le délai de mise sur le marché.
2. Collaboration : Favoriser la collaboration entre les équipes de développement, d'analyse des données et d'exploitation en fournissant des outils et des processus communs pour le développement, le déploiement et la gestion des modèles de machine learning.
3. Reproductibilité : Assurer la reproductibilité des expériences de machine learning en enregistrant toutes les étapes du processus, y compris la collecte des données, la formation des modèles, les hyperparamètres utilisés et les résultats obtenus.
4. Gestion des versions : Mettre en place un système de gestion des versions pour suivre les modifications apportées aux modèles de machine learning, aux ensembles de données et au code source associé, ce qui facilite la collaboration, la reproductibilité et le débogage.
5. Surveillance continue : Surveiller en permanence les performances des modèles de machine learning en production, détecter les dégradations de performance et déclencher des actions correctives en temps réel.

En résumé, le MLOps vise à transformer les pratiques de développement de machine learning en adoptant une approche similaire à DevOps, ce qui permet aux organisations de développer, déployer et gérer efficacement des systèmes de machine learning à grande échelle tout en garantissant la qualité, la fiabilité et la sécurité des modèles déployés en production.