Quel est le rôle d’un MLOps ?
L’intitulé du poste MLOps est inspiré du terme DevOps, les techniques MLOps visent à une meilleure collaboration entre les équipes chargées de développer et déployer des modèles Machine Learning et à en optimiser la conception.
Quelles sont les particularités des techniques MLOps, leurs avantages ? Quand est-il de la pertinence d’y avoir recours ? Nous détaillons tout dans cet article.
L’essentiel
Les Machine Learning Operations (ML Ops) sont un ensemble de pratiques qui permettent aux entreprises d’exécuter leur stratégie IA et Machine Learning de la meilleure manière possible.
ML Ops est inspiré du terme DevOps, qui correspond à un ensemble de pratiques destinées à développer, déployer et exécuter de manière efficace les applications d’entreprise. Comme DevOps, ML Ops vise ainsi à combiner le développement de logiciels et les opérations IT.
En revanche, il porte une importance particulière aux enjeux du Machine Learning.
Les techniques ML Ops permettent d’automatiser, de simplifier ou au moins de réduire le temps nécessaire pour développer, intégrer et exécuter des systèmes complexes de Machine Learning.
Il devient ainsi possible d’entraîner, d’évaluer et d’augmenter en continu des modèles de Machine Learning de grande qualité. On parle de « model training ». Des data scientists ont parfois recours à ces modèles pour gagner en rapidité.
Qu’est ce qu’un MLOps ?
ML Ops est la contraction de ML (pour « Machine Learning ») et de DevOps, qui lui-même la contraction de l’anglais « Development » et « Operations ».
Il s’agit d’une discipline d’ingénierie dont l’objectif est l’unification de deux domaines : le développement des systèmes Machine Learning et leur déploiement. L’unification de ces derniers aboutit à la normalisation de la livraison de modèles d’apprentissage automatique.
Le ML Ops correspond ainsi plus généralement à un ensemble de règles qui vise à déployer et à développer des modèles d’apprentissage automatique Machine Learning. Tout cela est, de plus, réalisé de manière fiable et efficace.
Ces pratiques visent à augmenter la qualité, simplifier le processus de gestion et automatiser le déploiement des modèles à grande échelle.
Quelle est sont les différences entre un MLOps et un DevOps ?
Le DevOps vise à combiner le développement de logiciels et les opérations IT afin d’optimiser le développement et l’exploitation d’applications internes ou de logiciels. Il permet notamment d’en réduire le temps de développement, d’en augmenter la qualité et la fiabilité.
Concrètement, les pratiques DevOps reposent sur la coopération entre les équipes de développement et les opérations, sur une automatisation accrue des processus comme les tests, mais aussi sur le déploiement et tout autre tâche propice aux erreurs humaines.
Enfin, un autre pilier des techniques DevOps correspond à la récolte puis à l’analyse de données afin d’étudier la performance des systèmes.
Suite à l’adoption des techniques DevOps, à la généralisation de l’utilisation du Machine Learning et de l’IA en entreprise, les concepts DevOps ont inspiré le ML Ops. Si les objectifs et principes restent globalement les mêmes, le ML Ops contient des spécificités propres au Machine Learning.
En effet, si le ML Ops vise également à unifier le développement et les opérations des systèmes, il attache une importance particulière au développement expérimental en gardant en mémoire les différentes approches expérimentées.
On surveille également la perte de performance du système due au phénomène de dérive conceptuelle (les relations entre la variable à prédire et les variables explicatives vont évoluer de manière imprévue). On prépare ensuite une potentielle stratégie de réapprentissage.
Quels sont les bénéfices du MLOps ?
Comme expliqué précédemment, le ML Ops correspond à un ensemble de règles qui visent à déployer et à développer des systèmes Machine Learning, de manière fiable et efficace.
Ces techniques aident à réduire les risques économiques ou de réputation encourus par l’entreprise. Elles permettent aussi d’optimiser le développement des systèmes Machine Learning, et enfin d’automatiser leur déploiement pour en assurer la conception à grande échelle.
1. Limiter les risques pour l’entreprise
En permettant d’augmenter la qualité, de simplifier le processus de gestion et d’automatiser le déploiement des modèles à grande échelle, ML Ops est essentiel pour atténuer les risques induits par l’utilisation de Machine Learning model.
Les risques économiques et de mauvaise réputation encourus par les entreprises sont généralement plus importants pour les modèles largement déployés et utilisés en dehors de l’organisation.
Par exemple, un système de tarification reposant sur le Machine Learning peut s’avérer catastrophique pour le vendeur s’il s’avère défaillant.
2. Assurer un meilleur développement et déploiement des systèmes
Les techniques ML Ops permettent également d’assurer un développement optimal des systèmes Machine Learning et leur utilisation responsable.
En favorisant une approche collaborative des projets et en s’assurant que les données utilisées pour les projets d’IA proviennent de sources conformes et impartiales, le ML Ops assure la cohérence du modèle.
On s’assure ainsi que les modèles soient alignés sur leur objectif initial et que les résultats des systèmes Machine Learning soient facilement compréhensibles et explicables par les humains.
Le ML Ops permet enfin une meilleure vue d’ensemble sur la fiabilité et la nature des données collectées par les différentes équipes.
3. Déployer massivement des modèles Machine Learning
Le ML Ops est aussi un élément essentiel pour déployer massivement de tels systèmes puisque ses techniques permettent de simplifier le processus de gestion et surtout d’automatiser le développement et déploiement.
Une telle capacité à développer et déployer des modèles à grande échelle permet aux entreprises de bénéficier d’économies d’échelle et d’outrepasser les difficultés liées à la conception de ces derniers.
Les projets Machine Learning relèvent bien souvent d’une grande complexité et montrent beaucoup de particularités. Cela explique en partie le fait que de plus en plus d’entreprises investissent massivement dans le Machine Learning et l’IA, sans qu’il y ait pour autant beaucoup de modèles déployés.
Selon une étude menée par Algorithmia en 2020, 55% des entreprises engagées dans l’IA n’ont jamais réalisé de passage en production.
La pertinence d’y avoir recours
Il est tout à fait possible de développer et de déployer des modèles Machine Learning sans avoir recours aux techniques liées au ML Ops.
Cependant, il faut garder à l’esprit que cette démarche sera chronophage et que l’absence d’automatisation limitera les performances et la rapidité de déploiement des systèmes.
Cette situation est typique des entreprises qui débutent avec le Machine Learning. Elle correspond à l’absence d’implémentation de pratiques ML Ops. Le processus de développement et de déploiement des systèmes Machine Learning est alors entièrement manuel.
En contrepartie, les modèles sont rarement modifiés ou entraînés.
Un tel processus, piloté par des scripts, est jalonné d’étapes manuelles telles que la préparation, l’analyse des données, l’entraînement du modèle et sa validation.
Chaque étape est caractérisée par l’absence de collaboration entre les ingénieurs (ml ingineer) et les opérations. En plus d’être très chronophage, une telle méthode ne permet qu’un déploiement modeste des modèles.
En effet, le faible nombre d’itérations et l’absence d’automatisation empêche la conception de systèmes Machine Learning à grande échelle.
La conception de modèles Machine Learning avec ML Ops
Lorsqu’une entreprise souhaite développer et déployer des modèles de Machine Learning en quantité conséquente et à grande échelle, il est alors préférable de recourir aux techniques ML Ops.
Ces techniques permettent en effet d’éviter la répétition de tâches manuelles sans plus value mais aussi d’automatiser certains processus comme l’intégration des évolutions du système, son (re)déploiement et sa formation continue.
Ces techniques peuvent être particulièrement utiles pour les systèmes qui fonctionnent dans un environnement en constante évolution. Cela permet de réagir efficacement face aux changements de comportement des clients, des taux de prix et d’autres indicateurs.
Le ML Ops convient également particulièrement aux entreprises qui doivent réentraîner leurs modèles quotidiennement, voire toutes les heures, les mettre à jour en quelques minutes et les redéployer sur des milliers de serveurs simultanément.
Sans un cycle ML Ops de bout en bout, on peut même dire que ces entreprises ne survivront pas.
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