DVC

Qu’est-ce que DVC ?

DVC signifie "Data Version Control". Il s'agit d'un outil open source de gestion de versions pour les données et les modèles utilisés dans le développement de projets en science des données et en machine learning.

DVC agit comme Git, mais adapté aux données volumineuses et aux pipelines d’apprentissage automatique. Il aide à suivre les changements des fichiers de données, à gérer les dépendances et à reproductible les expériences.

À quoi sert DVC ?

DVC est utilisé pour organiser, versionner et collaborer sur des projets d’intelligence artificielle ou de science des données. Contrairement à Git, il est optimisé pour les fichiers lourds comme les jeux de données, les images ou les modèles pré-entrainés.

Il permet aux équipes Tech de suivre l’évolution des jeux de données avec précision. Cela facilite la comparaison des modèles et le partage des résultats, même dans des projets complexes.

Les entreprises peuvent ainsi standardiser leurs workflows de machine learning tout en garantissant la traçabilité complète des données et des traitements appliqués.

Comment fonctionne DVC ?

DVC travaille en complément de Git. Les fichiers de code restent dans Git, mais les fichiers volumineux ne sont pas stockés dans le dépôt. À la place, DVC conserve des pointeurs vers ces fichiers et les enregistre sur un stockage externe (local, cloud ou distant).

Lorsqu’un utilisateur ajoute un fichier avec DVC, l’outil sauvegarde un fichier .dvc qui contient un hash. Ce hash sert à identifier de façon unique le contenu du fichier, même s’il est volumineux ou non modifiable directement dans Git.

DVC permet aussi de définir des pipelines : une suite d’étapes pour préparer les données, entrainer un modèle, évaluer les résultats, etc. Chaque pipeline est versionné et reproductible automatiquement.

Différences avec des notions proches

DVC est parfois comparé à Git LFS (Large File Storage). Mais Git LFS ne gère que le stockage et la synchronisation de fichiers volumineux. DVC, lui, va plus loin : il structure des workflows entiers de machine learning, avec traçabilité des données et des étapes.

D’autres outils comme MLflow ou Weights & Biases servent à suivre les expériences de machine learning, mais se concentrent souvent plus sur les métriques. DVC, lui, se focalise sur la gestion des fichiers et des pipelines avec une intégration fine à Git.

Exemples ou cas d’usage concrets

Un data scientist travaillant sur un modèle de reconnaissance d’images utilise DVC pour versionner son jeu de données, son script de preprocessing et ses modèles entrainés. Il peut comparer les résultats obtenus avec plusieurs versions du dataset ou modifier une seule étape du pipeline sans pertes.

Dans une entreprise, une équipe R&D utilise DVC pour collaborer sur des projets de prédiction de pannes industrielles. Chaque mise à jour du modèle ou des données est traçable, même si plusieurs collaborateurs interviennent. Le code est dans Git, les données sont stockées sur un cloud interne, et DVC relie le tout.

Une équipe RH en reconversion vers les métiers Data apprend à utiliser DVC pour comprendre comment structurer un projet ML proprement, avec suivi des résultats et gestion rigoureuse des jeux de données.