Le secret d’une IA évolutive : Comprendre et mettre en œuvre les MLOps

Écrit par Subaandh VK ML/Data Engineer chez DiliTrust 

L’adoption de l’intelligence artificielle progresse régulièrement au sein des entreprises. Comprendre et mettre en œuvre les Machine Learning Operations (MLOps) devient essentiel. Selon une enquête récente, 35% des entreprises utilisent déjà l’IA, tandis que 42% expérimentent toujours. Pour une mise à l’échelle efficace de l’IA, il est crucial de maintenir et de surveiller les modèles d’apprentissage automatique à travers les MLOps.

Les Machine Learning Operations (MLOps) sont un ensemble de processus visant à suivre, déployer et surveiller les modèles d’apprentissage automatique en production. En intégrant ces processus, les MLOps aident les organisations à obtenir des solutions d’IA évolutives. Ils posent les bonnes conditions de travail en machine learning garantissant ainsi la fiabilité et les performances des modèles sur la durée.

• Suivi des expériences : Documenter les expériences pour reproduire et comprendre les résultats. Ceci est essentiel pour améliorer les modèles de manière itérative.
• Monitoring : Surveiller les performances des modèles et la qualité des données pour détecter et résoudre rapidement les problèmes.
• Versioning : Gérer différentes versions de modèles, ensembles de données et de code. Cela garantit la reproductibilité et un historique de développement clair.
• Automatisation : Rationaliser les tâches répétitives, telles que l’entraînement et le déploiement des modèles, pour améliorer l’efficacité. Cela réduit les risques d’erreurs humaines.
• Reproductibilité : S’assurer que les expériences et les modèles peuvent être reproduits de manière cohérente. Cela favorise la collaboration et la transparence entre les membres de l’équipe.

• Scalability : Les MLOps permettent de faire évoluer facilement les projets d’IA. Cela aide les entreprises à gérer des volumes de données accrus et des modèles plus complexes. Ces expansions ne compromettent pas les performances.
• Efficacité : En automatisant les tâches routinières, les MLOps libèrent les data scientists et les ingénieurs. Cela leur permet de se concentrer sur l’innovation et l’amélioration, plutôt que sur la maintenance.
• Fiabilité : La surveillance continue et le versionnage garantissent que les modèles restent précis et pertinents, même avec l’évolution des données au fil du temps.
• Collaboration : Les processus standardisés et la documentation facilitent une meilleure collaboration entre les différentes équipes, y compris les data scientists, les ingénieurs et les parties prenantes de l’entreprise.

La mise en œuvre des pratiques MLOps est indispensable pour toute entreprise souhaitant exploiter pleinement le potentiel de l’IA. En comprenant et en adoptant les MLOps, les entreprises peuvent s’assurer que leurs initiatives en matière de machine learning sont efficaces. Elles doivent être évolutives et alignées sur leurs objectifs stratégiques.

Dans cet article, nous explorerons les défis rencontrés chez DiliTrust et comment ils nous ont conduits à adopter les MLOps comme pratique. Cela souligne ainsi leur importance pour réussir une IA évolutive au sein des entreprises.

Bien que DevOps et MLOps partagent des concepts similaires, ils répondent à des besoins différents. Ceux-ci se rapportent au cycle de vie du développement logiciel et de l’intelligence artificielle. Ils font appel à différentes techniques également. Le DevOps se concentre sur l’automatisation et l’amélioration continue des processus de développement et d’exploitation des logiciels. Tandis que MLOps intègre des aspects spécifiques liés au ml (machine learning), tels que la gestion des modèles et des données.

1. Nature des pipelines
   • En DevOps, les pipelines de déploiement sont principalement axés sur l’intégration et la livraison continues (CI/CD) des applications logicielles.
   • En MLOps, les pipelines doivent inclure des étapes supplémentaires comme le prétraitement des données, l’entraînement et le suivi des modèles.
2. Gestion des données et des modèles
   • Contrairement aux projets logiciels classiques, le MLOps doit gérer des volumes importants de données, leur qualité. Cela inclut leur évolution.
   • La mise en production d’un modèle ml (machine learning) nécessite un suivi rigoureux des versions de modèles. Ceci est rarement une contrainte en DevOps.
3. Surveillance et maintenance
   • Dans un contexte cloud, MLOps nécessite une surveillance continue des performances des modèles. Cela est crucial pour détecter les dérives et ajuster les prédictions.
   • DevOps se concentre davantage sur la stabilité et la disponibilité des services cloud et applications.
4. Outils et technologies
   • MLOps utilise des outils comme MLflow, Kubeflow et TensorFlow Extended pour gérer les modèles de machine learning.
   • DevOps repose sur des outils comme Docker, Kubernetes (open source) et Jenkins pour assurer l’automatisation et l’intégration des logiciels.
5. Collaboration des équipes
   • En MLOps, les équipes de data scientists et ingénieurs ML travaillent étroitement. Ils gèrent les modèles et les données.
   • En DevOps, la collaboration est plus centrée sur les développeurs et les administrateurs système. Ils assurent la mise en production des applications.
6. Environnement de déploiement
   • MLOps privilégie des infrastructures adaptées au cloud pour exécuter des modèles ML à grande échelle.
   • DevOps est flexible et peut fonctionner aussi bien sur des infrastructures locales que sur des solutions cloud.

Ainsi, MLOps et DevOps partagent certains concepts d’automatisation et d’intégration. Pourtant, leurs objectifs, outils et méthodologies diffèrent significativement en fonction des besoins métiers. Les équipes impliquées utilisent différents composants.

Les modèles de ml en production doivent passer par un cycle comprenant des étapes telles que la préparation des données, l’entraînement des modèles, les tests, le déploiement et la surveillance.

Dans notre équipe de machine learning, il y a de nombreux professionnels : chercheurs, data scientists, ingénieurs de données et analystes de données. Cela nécessite une collaboration constante entre différents intervenants pour produire de meilleurs résultats. Ainsi, pour déployer un modèle, il est nécessaire de standardiser le processus et d’automatiser la plupart des étapes.

Le développement de machine learning est un processus itératif nécessitant beaucoup de recherche. Par conséquent, standardiser ce processus en utilisant les MLOps est crucial. À l’inverse, le développement de logiciels a déjà standardisé l’utilisation des DevOps pour exécuter, surveiller et améliorer la qualité des produits SaaS.

Il en va de même pour les entreprises développant des solutions d’IA, qui devraient adopter les MLOps pour améliorer leurs modèles de machine learning. Les MLOps permettent une intégration transparente de ces processus, visant à améliorer continuellement le cycle de ML.

C’est la première étape pour entraîner tout modèle d’apprentissage automatique. Les données sur lesquelles le modèle est formé peuvent avoir un impact significatif sur ses performances.

« Les données sont le nouveau pétrole. Comme le pétrole, les données ont de la valeur, mais si elles ne sont pas raffinées, elles ne peuvent pas vraiment être utilisées. » — Clive Humby

Cela est vrai car la préparation des données implique de nombreuses étapes telles que: la Data Ingestion, Data Cleaning, Data Transformation, et la Data Analysis. Automatiser ces étapes facilite les choses.

Les données jouent un rôle majeur dans le comportement d’un modèle en production. Ainsi, automatiser le pipeline de données est notre objectif principal. Nos pipelines de données traitent des milliers de documents clients chaque jour, ce qui nous aide à maintenir une base de données d’entraînement propre.

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L’entraînement du modèle semble être un processus simple lorsqu’il y a un seul pipeline effectuant plusieurs tâches. DiliTrust dispose de modèles d’apprentissage automatique adaptés à divers besoins commerciaux. Par exemple, le module de gestion du cycle de vie des contrats (CLM) extrait différents types d’informations (clauses, entités, type de document, etc.) de chaque contrat. Cela résulte en plusieurs pipelines effectuant différentes tâches, ce qui ajoute à la complexité du système. Ainsi, le suivi des paramètres utilisés pour l’entraînement du modèle est indispensable.

Certains paramètres incluent la configuration du modèle (epochs, type de modèle, pipeline) ainsi que les versions du code et de l’ensemble de données.

Développer un modèle est un processus itératif et les data scientists peuvent y consacrer beaucoup de temps. La reproductibilité et l’interprétation des résultats pourraient devenir chaotiques. Suivre la configuration du modèle, le pipeline et les résultats prendrait une grande partie du temps productif du data scientist. Heureusement, les MLOps résolvent ce problème en centralisant les résultats de chaque expérience, offrant ainsi une meilleure accessibilité.

Le déploiement est un processus où le modèle ML entraîné sur des données de production est servi aux utilisateurs via une API. Automatiser le déploiement du modèle est essentiel car les déploiements manuels sont sujets aux erreurs. Cette version des modèles, les hyperparamètres, les données d’entraînement et de test, ainsi que les artefacts ML.

L’automatisation du pipeline CI/CD garantit un déploiement fiable. Ce dernier lance le pipeline d’entraînement de modèle automatisé et effectue quelques tests avant de déployer le modèle ML et les artefacts associés.

Le modèle déployé pourrait ne pas fournir les performances attendues à chaque fois. Ainsi, mettre en œuvre un mécanisme de retour en arrière est tout aussi important que d’avoir un déploiement automatisé.

Les modèles en production sont exposés au risque de dégradation en raison de l’évolution des données. La surveillance expérimentale et de production des modèles est cruciale pour parvenir à une amélioration continue. Chaque semaine, l’équipe de machine learning entraîne différents modèles qui sont ensuite déployés en production. Il est donc important de suivre chaque modèle.

Les modèles en production sont associés à plusieurs métriques commerciales qui évoluent avec le temps. Surveiller l’évolution de ces métriques et de leurs performances aide à répondre aux attentes des clients.

Aux premiers stades, seul un nombre limité de personnes travaillaient sur un modèle à la fois, mais à mesure que l’équipe grandissait, la collaboration entre les différents intervenants devenait complexe.

De plus, comme discuté précédemment, le suivi et l’évaluation des modèles à travers différentes équipes nécessitent un stockage centralisé.

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En bonus, voici quelques métriques pertinentes dans le cadre des MLOps :

• Fréquence de déploiement
  Les MLOps automatisent les pipelines de données et remplacent le déploiement manuel par des pipelines CI/CD. Cela devrait réduire le temps nécessaire pour déployer un nouveau modèle en production.
• Durée d’entrainement du modèle 
  L’entraînement des modèles ML inclut la préparation des données, l’exécution des expériences et l’inférence des résultats. Avec le suivi des expériences et la reproductibilité en place, les data scientists passent moins de temps à entraîner les modèles, car la plupart des étapes manuelles sont éliminées.
• Retour en arrière 
  La surveillance des performances des modèles ML permet de détecter les éventuelles dégradations. Dans ce cas, la gestion des versions offre la flexibilité nécessaire pour revenir à la version précédente.
• Qualité du modèle 
  La qualité du modèle peut être mesurée en comparant les métriques entre le modèle de production actuel et les nouveaux modèles entraînés. Cela permet de s’assurer qu’aucune dérive du modèle n’est introduite par la nouvelle version.

Exemples de travail d’un MLOps

L’intégration des MLOps dans les entreprises facilite le développement et la gestion des modèles ML en production. Les MLOps peuvent proposer une solution pour un tas de défis en entreprise. Voici quelques cas d’usage illustrant comment cette approche améliore l’ingénierie du machine learning,

1. Automatisation du développement et du déploiement des modèles ML

Dans une entreprise de e-commerce, les équipes de data science utilisent les MLOps pour créer des modèles de recommandation personnalisée. Grâce à des pipelines d’ingénierie ML automatisés, ils assurent la mise à jour continue des recommandations en fonction des préférences des utilisateurs et des tendances du marché.

2. Analyse de détection des fraudes

Dans le secteur bancaire, les modèles ML permettent d’identifier les transactions suspectes en temps réel. C’est par ailleurs un projet très commun Les MLOps garantissent que les modèles de détection des fraudes sont régulièrement entraînés avec des données récentes, améliorant ainsi leur précision et leur réactivité. L’analyse continue des performances puis amélioration du code en cas de besoin assure que les modèles ne deviennent pas obsolètes.

3. Optimisation des prévisions de la demande

Les entreprises du secteur de la logistique et de la grande distribution utilisent le développement ML pour prévoir la demande de produits. Les MLOps facilitent la mise en place de pipelines automatisés, permettant aux modèles de s’adapter aux tendances saisonnières et aux événements imprévus.

4. Maintenance prédictive dans l’industrie

Dans le secteur manufacturier, les modèles ML sont utilisés pour anticiper les pannes des machines avant qu’elles ne surviennent. Grâce aux MLOps, ces modèles sont continuellement mis à jour avec de nouvelles données issues des capteurs IoT, garantissant une meilleure efficacité opérationnelle. La création de ces modèles est aussi courante dans l’aéronautique, notamment pour savoir et prédire le taux de remplissage de vols.

5. Traitement automatique des documents juridiques

L’utilisation des MLOps permet d’créer des modèles ML capables d’extraire des informations clés des contrats et autres documents juridiques. Ce processus améliore la rapidité et l’exactitude du traitement documentaire, réduisant ainsi le temps de validation des contrats.

Les MLOps jouent un rôle clé dans le développement d’applications basées sur l’ingénierie du machine learning. Que ce soit pour l’analyse prédictive, l’optimisation des ressources ou la détection des anomalies, cette approche garantit une gestion efficace des modèles ML en production.

Les MLOps sont un ensemble de pratiques qui permet d’améliorer la qualité et la rapidité du déploiement de modèles en production de manière fiable. Concrètement, les équipes entre les scientifiques (data) et entre les équipes (IT, produit, sécurité) mettent en place des bonnes pratiques de gouvernance et de gouvernance des données pour développer des modèles, les versionner et les opérer en continu. Cette approche aider les entreprises à passer de projets de ML pilotes à des applications d’IA robustes, avec des flux de travail clairs, une intégration continue, une livraison continue et une intégration et déploiement automatisés. Du point de vue technique, MLOps se concentre sur l’ingénierie logicielle appliquée au ML : traitement des données (collecte, analyse des données et analyse de données), ingénierie des fonctionnalités, magasin de fonctionnalités, registre de modèles, surveillance des modèles, validation du modèle et performance des modèles, tout en orchestrant des pipelines ML, des pipelines de ML et chaque pipeline de ML end-to-end.

Pour supporter des charges de travail variées et des ressources de calcul intensives (y compris des grands modèles, modèles d’IA et modèles de langage pour l’IA générative), les équipes s’appuient souvent sur le cloud (par ex. AWS) et des systèmes de service de prédiction élastiques. Les scientifiques des données, ingénieurs logiciels et l’équipe d’ingénierie coopèrent pour déployer des modèles, effectuer des tests, assurer le déploiement et surveillance continu (voire déploiement continus) et prendre en charge plusieurs secteurs d’activité (fraude, vision par ordinateur, NLP, etc.). En standardisant la collecte et les bases de données d’données d’entrée, en industrialisant le développement de modèles / développement des modèles et la formation (avec formations et formation et certification internes), les MLOps permet d’améliorer la fiabilité, réduire les coûts et accélérer les cas d’utilisation qui aider les entreprises au quotidien.

Enfin, les avantages de MLOps se mesurent aussi en déployer des modèles plus vite, en assurant une surveillance du modèle rigoureuse et en facilitant la gouvernance transverse entre les équipes. Résultat : des projets de machine et opérations de machine mieux cadrés, des applications d’IA plus stables, et des modèles créent le modèle de valeur attendue plus rapidement — qu’il s’agisse d’IA traditionnelle ou d’IA générative.

Le machine learning aide les entreprises à développer des solutions à des problèmes autrefois impossibles à résoudre, permettant ainsi de gagner du temps et d’améliorer l’efficacité en exploitant les données pour la prise de décision et l’amélioration de l’expérience client. Ainsi, adopter les MLOps est essentiel, car un déploiement plus rapide des modèles permet aux entreprises de rester en avance sur la concurrence dans un marché en pleine croissance.

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