MLOps : l'alliance du DevOps et du Machine Learning

Le MLOps, ou Machine Learning Operations, est une pratique d'ingénierie qui combine le Machine Learning (ML), les opérations informatiques (Ops) et le développement de logiciels, avec pour objectif d'accélérer le cycle de vie des projets de ML. Il s'agit d'une discipline qui vise à unifier et automatiser les processus de ML, depuis le développement des modèles jusqu'à leur déploiement et maintenance en production. Le MLOps s'inspire fortement du DevOps, une méthodologie qui a transformé le développement de logiciels ces dernières années.

Comment fonctionne le MLOps ?

Le MLOps est basé sur un certain nombre de principes :

L'intégration continue (CI)

L'intégration continue est un principe de développement où les modifications de code de logiciels où les développeurs fusionnent régulièrement leurs modifications de code dans une branche principale. En MLOps, ce concept est étendu pour inclure l'intégration continue des modèles ML. Les modèles sont régulièrement testés et validés à chaque changement pour assurer leur performance et leur fiabilité. Par exemple, si un data-scientiste introduit un nouveau modèle ou modifie un modèle existant, ce changement déclenche une série de tests automatiques pour vérifier que le modèle fonctionne comme prévu.

Le déploiement continu (CD)

Le déploiement continu est le processus par lequel les modifications apportées à un logiciel (ou à un modèle ML, dans le cas du MLOps) sont automatiquement testées et déployées en production. Cela peut également inclure le déploiement de plusieurs versions d'un modèle en parallèle pour effectuer un A/B testing ou pour assurer une transition en douceur vers un nouveau modèle.

La surveillance et le diagnostic en temps réel

Le suivi d’un modèle ML en production inclut le suivi des métriques clés de performance, la détection des dégradations de la performance du modèle et l'identification des erreurs ou des anomalies. De plus, en cas de problème, les outils de diagnostic sont en mesure d’en identifier la cause et de résoudre le problème rapidement.

La réplication et la reproductibilité

Dans le contexte du MLOps, la réplication fait référence à la capacité de reproduire le même environnement de travail (y compris les données, le code, les configurations, etc.) pour un projet ML sur différentes machines ou plateformes. Il s’agit d’un facteur essentiel pour garantir la cohérence et la fiabilité des résultats du ML.

De même, la reproductibilité représente la capacité de reproduire les mêmes résultats à partir des mêmes entrées ; un élément central dans la confiance accordée aux modèles ML. La reproductibilité implique généralement la gestion du versioning pour les données, le code, les modèles et les environnements, ainsi que la documentation complète des expériences et des résultats.

L'automatisation et l'orchestration

L'automatisation, elle aussi, est un aspect clé du MLOps, car elle permet d'éliminer les tâches manuelles répétitives et sources d'erreurs, comme la préparation des données, l'entraînement des modèles, la validation des résultats, et le déploiement des modèles.

L'orchestration, quant à elle, coordonne toutes les tâches automatisées dans un workflow cohérent.

MLOps et DevOps : À ne pas confondre !

Les spécificités du MLOps par rapport au DevOps

Bien que le MLOps s'inspire très largement des principes du DevOps, il existe des différences notables entre les deux. Tout d'abord, le MLOps doit gérer non seulement le code, mais aussi les modèles de ML, les données et les métriques de performance.

De plus, les projets de ML ont souvent des cycles de vie plus complexes et plus incertains que les projets de développement logiciel traditionnels. Par exemple, la performance d'un modèle ML peut varier en fonction des données d'entrée et peut se dégrader avec le temps si les données évoluent. Ainsi, une surveillance continue de la performance du modèle s’avère nécessaire et, éventuellement, une re-formation régulière avec de nouvelles données.

Les défis propres au MLOps

Le MLOps présente des défis uniques qui vont au-delà de ceux généralement rencontrés dans le DevOps. Parmi ceux-ci, on peut citer la gestion des versions de données, la surveillance de la dérive des données et des modèles, l'explicabilité et la transparence des modèles, et l'orchestration des pipelines de ML.

De plus, le MLOps doit prendre en compte les spécificités du ML, comme le fait que les tests unitaires traditionnels peuvent ne pas être suffisants pour garantir la qualité d'un modèle ML, ou que le déploiement d'un modèle ML peut nécessiter des infrastructures spécifiques (par exemple, des serveurs avec des unités de traitement graphique pour les modèles basés sur le deep learning).

Comment mettre en place une stratégie MLOps ?

Pour implémenter une stratégie MLOps dans une organisation, il faut :

Évaluer l'état actuel : comprendre la situation présente de l'organisation en termes de pratiques de ML et d'opérations, évaluer les capacités, outils, processus et compétences en place.
Définir les objectifs et les KPIs : établir les buts précis pour le MLOps et les indicateurs de performance clés (KPIs) pour mesurer le progrès.
Sélectionner les outils et les technologies. Choisir, en fonction des objectifs et de l'état actuel, les outils et les technologies qui faciliteront la mise en œuvre du MLOps.
Former et développer des compétences. Le MLOps nécessite souvent le développement de nouvelles compétences au sein de l'organisation (formation des data-scientists sur les principes du MLOps, renforcement des compétences en ML au sein des équipes d'ingénierie…).
Mettre en œuvre et améliorer en continu. Une fois le MLOps mis en place, il est très important de continuer à surveiller les KPIs, d’évaluer les progrès, et d'améliorer constamment les processus et les outils.

En intégrant les principes de l'intégration et du déploiement continus du DevOps au contexte spécifique du Machine Learning, le MLOps offre un cadre pour automatiser, surveiller et gérer les modèles de ML tout au long de leur cycle de vie.

En revanche, la mise en place du MLOps nécessite une approche réfléchie et méthodique.

En cela, le MLOps représente une étape majeure dans la maturation de l'apprentissage automatique. En rendant le ML plus fiable, plus efficace et plus intégré aux opérations, le MLOps ouvre la voie à une nouvelle ère d'innovations basées sur le ML. Il ne fait aucun doute que les organisations qui adopteront efficacement le MLOps seront mieux positionnées pour tirer parti du potentiel transformationnel du ML dans les années à venir.