Qu'est-ce que le MLOPS ?

Le MLOps, pour Machine Learning Operations, désigne l’ensemble des pratiques qui permettent de déployer, gérer et maintenir des modèles de machine learning en production. Il combine des concepts issus du machine learning, du DevOps et de la gestion des données afin de rendre les modèles exploitables sur le long terme.

Apprenez à maîtriser les fondamentaux du machine learning et les outils nécessaires pour déployer et maintenir des modèles en production grâce à notre formation Développeur IA Agentique. 

Histoire du MLOps

Avec l’essor des projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique au cours des années 2010, les entreprises ont réalisé que créer un modèle n’était qu’une partie du travail : il fallait aussi réussir à le déployer durablement en production, à le surveiller, à le mettre à jour et à gérer ses versions sans interruption de service. C’est dans ce contexte que le MLOps a émergé comme une réponse pour dépasser les difficultés liées au passage des modèles du simple prototype à des systèmes robustes en production. 

Dans la pratique

Le MLOps s’applique à tout le cycle de vie d’un modèle :

1. Préparation et pipelines de données : collecte, nettoyage, transformation des données.
   
   
2. Développement et entraînement : création et optimisation des modèles ML.
   
   
3. Déploiement : mise en production automatisée et continue des modèles.
   
   
4. Surveillance et monitoring : suivi des performances réelles pour détecter des dérives ou des pertes d’efficacité.
   
   
5. Maintenance et réentraînement : mise à jour automatisée des modèles pour s’adapter à de nouvelles données. 

Cette approche permet d’augmenter l’automatisation, la reproductibilité et la qualité des systèmes à base de machine learning en production, tout en facilitant la collaboration entre équipes techniques et métiers.

Pourquoi le MLOps est important ?  

Les modèles de machine learning évoluent avec le temps : les données changent, les performances peuvent diminuer et des erreurs peuvent apparaître. Le MLOps aide à :

• automatiser le déploiement des modèles,
• assurer leur reproductibilité, 
• surveiller les performances en continu, 
• détecter les dérives de données
• faciliter la collaboration entre data scientists, développeurs et équipes IT

Pour aller plus loin...

L’évolution des projets de machine learning s’accélère pour répondre aux enjeux de l’intelligence artificielle, du Big Data et des systèmes en production à grande échelle. Les pratiques de MLOps intègrent l’automatisation des pipelines, le déploiement continu des modèles, la surveillance des performances et la gestion des dérives de données. Ces approches sont essentielles pour l’industrialisation des modèles, leur fiabilité et leur maintien dans le temps. Comprendre le MLOps est aujourd’hui fondamental pour les métiers de la data science, de l’IA et du développement logiciel, car il constitue le lien entre expérimentation et production dans la plupart des applications intelligentes modernes.

Notre formation Développeur IA Agentique vous apporte les compétences nécessaires pour comprendre et appliquer les pratiques du MLOps et exploiter pleinement les modèles de machine learning en environnement professionnel.