MLflow

MLflow est un outil open source utilisé dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il facilite la gestion des expérimentations en apprentissage automatique (machine learning). Il est très utilisé par les équipes techniques pour organiser, suivre et reproduire leurs projets.

Avec la montée en puissance de l’IA, il devient crucial de garder une traçabilité des modèles créés. MLflow permet de centraliser ces informations pour gagner en clarté et en efficacité.

Qu’est-ce que MLflow ?

MLflow est une plateforme de gestion du cycle de vie des projets de machine learning. Elle aide les équipes à structurer leurs travaux, du développement au déploiement des modèles.

Elle a été créée par Databricks, une entreprise spécialisée dans les technologies de données. MLflow est compatible avec la plupart des bibliothèques de machine learning, comme TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn.

Elle est utilisée par les ingénieurs, scientifiques de données et développeurs pour suivre leurs expériences, gérer les modèles et automatiser leur mise en production.

À quoi sert MLflow ?

MLflow aide à résoudre plusieurs problèmes fréquents dans les projets d’intelligence artificielle. Il centralise les informations pour les rendre accessibles et comparables.

Voici les principales utilisations :

• Suivre les différentes versions d’un modèle au fil des essais
• Comparer les performances de plusieurs expériences
• Stocker les paramètres d'entraînement et les jeux de données utilisés
• Enregistrer et déployer facilement les modèles entraînés

Pour un responsable technique, MLflow apporte une meilleure visibilité sur l’état des projets. Pour un recruteur ou un dirigeant, il assure une certaine rigueur dans le développement des modèles IA.

Comment fonctionne MLflow ?

MLflow est composé de plusieurs modules indépendants, qu’on peut utiliser séparément ou ensemble :

• MLflow Tracking : pour enregistrer et visualiser les résultats d’expériences
• MLflow Projects : pour structurer les projets avec des fichiers standardisés
• MLflow Models : pour gérer les modèles entraînés et les rendre portables
• MLflow Registry : pour stocker et versionner les modèles validés

Un utilisateur lance une expérience (un test). MLflow enregistre alors les paramètres, métriques (résultats) et artefacts (modèles, fichiers). Ces données peuvent être visualisées depuis une interface web ou extraites via l’API.

MLflow s’installe localement ou sur un serveur. Il peut s’intégrer dans des scripts Python ou des plateformes cloud.

Différences avec des notions proches

MLflow est souvent confondu avec d’autres outils d’IA ou de data science. Il est important de bien distinguer :

• MLflow vs Airflow : Airflow sert à automatiser des tâches. MLflow gère les expériences IA.
• MLflow vs DVC : DVC suit les données et les fichiers. MLflow suit les expériences et les modèles.
• MLflow vs Kubeflow : Kubeflow est plus complexe, pour des déploiements sur Kubernetes. MLflow est plus léger et modulaire.

Ces outils peuvent être complémentaires. MLflow se concentre sur le suivi pratique des modèles, sans imposer d’infrastructure complexe.

Exemples ou cas d’usage concrets

Une équipe data d’un groupe bancaire entraîne différents modèles de détection de fraude. MLflow leur permet d’enregistrer chaque version, d’évaluer leurs performances, puis de retenir celle qui donne les meilleurs résultats.

Une start-up en e-commerce utilise MLflow pour gérer ses algorithmes de recommandation. Chaque jour, plusieurs modèles sont testés avec des données récentes. MLflow facilite la comparaison et la mise à jour rapide d’un modèle performant.

Un étudiant en data science, dans le cadre d’un projet de fin d’études, utilise MLflow pour documenter ses essais. Cela lui permet de prouver sa rigueur technique à un recruteur ou pour une certification.

Dans un département RH, un ingénieur IA développe un modèle de tri de CV. MLflow permet de garder un historique clair des versions testées et de s’assurer que le modèle est bien auditable.