Le MLOps, fusion du DevOps et du Machine Learning.

Le MLOps, également connu sous le nom d’Opérations de Machine Learning, est une discipline technique qui fusionne l’apprentissage automatique (ML), les opérations technologiques (Ops) et la conception de logiciels. Son but est de rendre plus rapide le cycle de vie des projets de ML. C’est un domaine qui cherche à harmoniser et automatiser les procédures de ML, allant de la création des modèles à leur mise en service et entretien en production. Le MLOps s’appuie largement sur le DevOps, une approche qui a révolutionné le développement de logiciels ces dernières années.

Quelle est la méthode de fonctionnement du MLOps ?

Le MLOps repose sur plusieurs principes fondamentaux :

L’intégration continue (CI)

L’intégration continue est une pratique de développement dans laquelle les développeurs intègrent fréquemment leurs changements de code dans une branche principale. Dans le domaine du MLOps, ce principe est élargi pour englober l’intégration continue des modèles d’apprentissage automatique. Les modèles subissent des tests et des validations systématiques à chaque modification afin de garantir leur performance et leur fiabilité. Par exemple, lorsqu’un data-scientiste met en place un nouveau modèle ou modifie un modèle déjà existant, cette modification entraîne une série de tests automatiques pour confirmer que le modèle opère comme prévu.

Le déploiement continu (CD)

Le déploiement continu est la démarche qui permet de tester et d’implémenter automatiquement les modifications effectuées sur un logiciel (ou sur un modèle ML, dans le contexte du MLOps) en environnement de production. Cela pourrait aussi comporter le déploiement simultané de différentes versions d’un modèle pour réaliser un test A/B, ou pour garantir une transition fluide vers un nouveau modèle.

La surveillance et le diagnostic en temps réel

La surveillance d’un modèle de ML en opération implique le contrôle des indicateurs de performance principaux, la détection des baisses de performance du modèle ainsi que la reconnaissance des erreurs ou des irrégularités. En outre, si un problème survient, les outils de diagnostic peuvent déterminer l’origine du problème et y remédier rapidement.

La réitération et la reproductibilité

Dans le cadre du MLOps, la réplication se définit comme la faculté de reproduire identiquement l’environnement de travail (comprenant les données, le code, les configurations, etc.) pour un projet d’apprentissage automatique sur diverses machines ou plateformes. C’est un élément crucial pour assurer la consistance et la crédibilité des résultats du machine learning.

Par ailleurs, la reproductibilité fait référence à la capacité de obtenir les mêmes résultats en utilisant les mêmes données d’entrée ; c’est un aspect fondamental de la confiance placée dans les modèles ML. La reproductibilité nécessite généralement la gestion des versions pour les données, le code, les modèles et les environnements, ainsi qu’une documentation exhaustive des expériences et des résultats.

L’orchestration et l’automatisation

L’automatisation représente également un élément crucial du MLOps, puisqu’elle facilite l’élimination des tâches manuelles redondantes et potentiellement erronées, telles que la préparation des données, l’entraînement des modèles, la validation des résultats et le déploiement des modèles.

Pour sa part, l’orchestration gère et ordonne toutes les tâches automatisées au sein d’un flux de travail harmonisé.

MLOps et DevOps : À ne pas confondre !

Les spécificités du MLOps par rapport au DevOps

Même si le MLOps puise largement dans les concepts du DevOps, on peut noter des distinctions significatives entre les deux. Avant tout, le MLOps doit prendre en charge non seulement le code, mais également les modèles de machine learning, les données et les indicateurs de performance.

En outre, les projets de ML ont généralement des cycles de vie plus complexes et incertains comparés aux projets traditionnels de développement logiciel. Par exemple, la performance d’un modèle d’apprentissage automatique peut fluctuer selon les données fournies et peut se détériorer avec le temps si les données changent. Il est donc indispensable d’assurer un suivi constant de la performance du modèle et, si besoin, une re-formation périodique à l’aide de données récentes.

Les enjeux spécifiques au MLOps

Le MLOps pose des défis spécifiques qui dépassent ceux habituellement rencontrés dans le cadre du DevOps. On peut notamment mentionner la gestion des versions de données, le suivi de la dérive des données et des modèles, l’explicabilité et la clarté des modèles, ainsi que l’orchestration des flux de ML parmi ces éléments.

En outre, le MLOps doit considérer les particularités du ML, telles que l’insuffisance potentielle des tests unitaires classiques pour assurer la qualité d’un modèle ML, ou le besoin potentiel d’infrastructures spécifiques pour le déploiement d’un modèle ML (comme des serveurs équipés d’unités de traitement graphique dans le cas des modèles basés sur l’apprentissage profond).

Comment établir une stratégie MLOps ?

Pour mettre en œuvre une stratégie MLOps au sein d’une organisation, il est nécessaire de :

• Évaluer la situation actuelle : analyser le contexte actuel de l’organisation concernant les pratiques et opérations de ML, examiner les capacités, outils, processus et compétences existants.
• Établir les buts et les KPIs : définir des objectifs spécifiques pour le MLOps et les indicateurs de performance clés (KPIs) afin d’évaluer l’avancement.
• Choisir les outils et les technologies. Sélectionner, en tenant compte des buts et de la situation actuelle, les instruments et technologies qui rendront possible l’application du MLOps.
• Former et développer des compétences. L’implémentation du MLOps requiert généralement l’acquisition de nouvelles compétences au sein de l’entreprise (formation des data-scientists aux fondements du MLOps, amélioration des capacités en ML au sein des équipes d’ingénierie…).
• Mettre en pratique et peaufiner constamment. Après l’implémentation du MLOps, il est crucial de garder un œil sur les KPIs, d’apprécier les avancées et d’améliorer sans cesse les méthodes et les instruments.

Le MLOps, en appliquant les concepts de l’intégration et du déploiement continus du DevOps dans le domaine spécifique du Machine Learning, propose un cadre pour automatiser, superviser et administrer les modèles de ML pendant toute leur durée de vie.

Cependant, l’implémentation du MLOps requiert une approche soigneusement planifiée et systématique.

Ainsi, le MLOps constitue un progrès significatif dans l’évolution de l’apprentissage automatique. En rendant l’apprentissage automatique plus sûr, plus performant et plus intégré aux processus opérationnels, le MLOps pave la voie pour une nouvelle ère d’innovations fondées sur l’apprentissage automatique. Il est indéniable que les structures qui mettront en œuvre de manière optimale le MLOps seront mieux placées pour exploiter le potentiel transformateur du machine learning dans les années futures.