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Qu’est-ce que MLOps ?
MLOps est une méthode de gestion des projets d’intelligence artificielle (IA). Elle combine les pratiques de DevOps avec celles du Machine Learning.
Le terme vient de « Machine Learning Operations ». Il désigne l’ensemble des processus permettant de développer, tester, déployer et maintenir des modèles d’IA en production.
L’objectif est d’automatiser et fiabiliser chaque étape du cycle de vie d’un modèle.
À quoi sert MLOps ?
Un projet de Machine Learning ne s’arrête pas une fois le modèle entraîné. Il faut aussi le déployer, surveiller ses performances et le mettre à jour.
MLOps permet de structurer ce travail de manière stable, reproductible et collaborative.
Il aide les équipes techniques à livrer des modèles fiables dans des environnements réels, sans perte de qualité ou de sécurité.
MLOps répond aussi aux exigences de conformité, de traçabilité et de gouvernance des données, de plus en plus fortes dans les entreprises.
Comment fonctionne MLOps ?
MLOps repose sur l’automatisation des tâches techniques liées au Machine Learning.
Cela inclut :
- L’ingestion et le nettoyage des données
- L'entraînement du modèle
- Le test du modèle sur des données réelles
- La mise en production (déploiement)
- La supervision constante des performances
- L’adaptation du modèle en cas de changement
Ces étapes sont intégrées dans des pipelines automatisés, souvent gérés par des outils comme MLflow, Kubeflow ou TFX (TensorFlow Extended).
Chaque version de modèle, ensemble de données ou paramètre est documenté et versionné.
Les équipes Data Science, DevOps et Software Engineering collaborent autour de ces flux.
Différences avec des notions proches
MLOps est souvent confondu avec DevOps, DataOps, ou AIOps.
DevOps concerne l’automatisation du développement logiciel. Il agit sur le code des applications classiques.
DataOps se concentre sur la qualité, le traitement et la gouvernance des données dans les projets data.
AIOps désigne l’usage de l’IA pour améliorer les opérations informatiques (alertes, surveillance réseau, etc.).
MLOps, lui, concerne uniquement les modèles de machine learning : leur cycle de vie, leur déploiement, et leur mise à jour automatique.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une banque développe un système de détection de fraude. Grâce à MLOps, elle peut entraîner un modèle sur ses données, le tester sur des cas réels, puis le déployer dans son infrastructure bancaire.
Le modèle est surveillé en permanence. S’il repère moins de fraudes qu’avant, une alerte déclenche son réentraînement automatique avec de nouvelles données.
Dans l’e-commerce, MLOps peut servir à maintenir à jour un moteur de recommandation. L’équipe data voit si les suggestions perdent en performance, et ajuste les modèles selon la saison ou les comportements d’achat récents.
Dans l’industrie, un système de maintenance prédictive de machines peut s’appuyer sur MLOps pour traiter en continu des données capteurs, réentraîner ses modèles si des dérives apparaissent, et adapter les décisions de maintenance en temps réel.