Simplifier l’apprentissage automatique pour tous

Introduction

L’apprentissage automatique est en train de révolutionner de nombreux domaines, de la santé à la finance en passant par la technologie. Cependant, la mise en œuvre efficace de projets d’apprentissage automatique comporte son lot de défis. C’est là que MLOps entre en jeu.

Dans cet article, nous allons plonger dans le monde de MLOps, expliquer son importance et fournir un guide complet pour simplifier l’apprentissage automatique pour tout le monde.

Qu’est-ce que MLOps ?

MLOps, contraction de « Machine Learning Operations », est une approche méthodologique qui vise à intégrer harmonieusement le développement, le déploiement et la gestion des modèles d’apprentissage automatique dans les processus d’entreprise.

Il s’agit de combiner les pratiques de développement logiciel agiles avec les défis spécifiques de l’apprentissage automatique, créant ainsi un flux de travail transparent et efficace.

Pourquoi MLOps est-il important ?

MLOps résout un problème courant dans le domaine de l’apprentissage automatique : la transition entre la conception d’un modèle performant et sa mise en production sans heurts.

Les modèles d’apprentissage automatique sont souvent développés dans des environnements isolés, ce qui rend difficile leur intégration dans des applications en temps réel.

MLOps élimine les silos entre les équipes de développement, de données et d’exploitation, permettant ainsi une collaboration efficace.

Les avantages de MLOps

1/ Déploiement plus rapide : MLOps automatise le déploiement des modèles, notamment le temps nécessaire pour les rendus opérationnels.

2/ Amélioration continue : Les modèles déployés sont surveillés en permanence, ce qui permet d’identifier rapidement les dégradations de performances et de les corriger.

3/ Réduction des erreurs : Les processus automatisés de MLOps minimisent les erreurs humaines lors du déploiement et de la gestion des modèles.

4/ Collaboration transparente : Les équipes de développement, de données et d’exploitation travaillent ensemble grâce à des processus standardisés.

Les étapes clés de MLOps

1/ Collecte et préparation des données : Des données de qualité sont essentielles. Nettoyez, normalisez et préparez les données pour le modèle.

2/ Sélection et création du modèle : Choisissez un algorithme approprié et créez le modèle en utilisant des bibliothèques comme TensorFlow ou Scikit-Learn.

3/ Entraînement du modèle : Utilisez des données d’entraînement pour ajuster les paramètres du modèle et améliorer ses performances.

4/ Validation croisée : Évaluez la capacité du modèle à généraliser en utilisant des données non vues pendant l’entraînement.

5/ Déploiement : Intégrez le modèle dans l’infrastructure de production à l’aide d’outils comme Docker et Kubernetes.

6/ Surveillance continue : Surveillez les performances du modèle en production et effectuez les ajustements si nécessaire.

7/ Réentrainement périodique : Mettez à jour le modèle avec de nouvelles données pour éviter la dégradation des performances.

Conclusion

Le MLOps est une pratique qui prône l’agilité et l’automatisation des étapes du cycle de vie d’une application Machine Learning.

Il est important de bien comprendre que la façon de pratiquer le MLOps, par définition, n’est pas quelque chose de figé. Il faut adapter les processus, architectures et outils en fonction des réalités de votre environnement. 

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