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

Écrit par Subaandh VK ML/Data Engineer at DiliTrust 

L’adoption de l’intelligence artificielle (IA) en entreprise croît constamment, et la compréhension et la mise en œuvre des opérations d’apprentissage automatique (MLOps) deviennent essentielles. Une étude récente montre que 35 % des entreprises utilisent déjà l’IA, et 42 % l’expérimentent. Pour mettre l’IA à l’échelle de manière efficace, il est crucial de maintenir et de surveiller les modèles d’apprentissage automatique par le biais des MLOps.

Machine Learning Operations (MLOps) est un ensemble de processus visant à suivre, déployer et surveiller les modèles d’apprentissage automatique en production. En intégrant ces processus, MLOps aide les organisations à mettre en place des solutions d’IA évolutives, en veillant à ce que les modèles restent fiables et donnent de bons résultats au fil du temps.

Les principes fondamentaux des MLOps sont les suivants :

• Le suivi des expériences : documenter les expériences pour reproduire et comprendre les résultats, ce qui est essentiel pour améliorer les modèles de manière itérative.  
• Surveillance : garder un œil sur les performances du modèle et la qualité des données afin de détecter et de résoudre rapidement les problèmes.  
• Versionnage : gérer les différentes versions des modèles, des ensembles de données et du code pour garantir la reproductibilité et maintenir un historique de développement clair.  
• Automatisation : rationalisation des tâches répétitives, telles que la formation et le déploiement des modèles, afin d’améliorer l’efficacité et de réduire le risque d’erreur humaine.  
• Reproductibilité : veiller à ce que les expériences et les modèles puissent être reproduits de manière cohérente, afin de favoriser la collaboration et la transparence entre les membres de l’équipe.  

Voici les principales raisons pour lesquelles les MLOps sont essentiels pour une IA évolutive dans les entreprises :  

• Évolutivité : MLOps permet une mise à l’échelle transparente des projets d’IA, ce qui permet aux entreprises de gérer des volumes de données plus importants et des modèles plus complexes sans compromettre les performances.  
• Efficacité : en automatisant les tâches de routine, les MLOps libèrent les scientifiques des données et les ingénieurs pour qu’ils se concentrent sur l’innovation et l’amélioration, plutôt que sur la maintenance.  
• Fiabilité : le contrôle continu et la gestion des versions garantissent la précision et la pertinence des modèles, même lorsque les données évoluent au fil du temps.  
• Collaboration : les processus et la documentation standardisés facilitent la collaboration entre les différentes équipes, y compris les scientifiques des données, les ingénieurs et les parties prenantes de l’entreprise.  

La mise en œuvre de pratiques MLOps est essentielle pour toute entreprise visant à exploiter le plein potentiel de l’IA. En comprenant et en adoptant les MLOps, les entreprises peuvent s’assurer que leurs initiatives d’apprentissage automatique sont efficaces, évolutives et alignées sur leurs objectifs stratégiques.  

Dans cet article, nous allons explorer les défis auxquels nous avons été confrontés chez DiliTrust et comment ils nous ont amenés à adopter les MLOps en tant que pratique, en soulignant son importance pour parvenir à une réussite évolutive de l’IA dans les entreprises. 

Les modèles d’apprentissage automatique 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.  

Le développement de l’apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite de nombreuses recherches. La standardisation de ce processus à l’aide des MLOps est donc importante. En revanche, le développement de logiciels a normalisé l’utilisation des DevOps pour exécuter, surveiller et améliorer la qualité des produits SaaS.

Il en va de même pour les entreprises qui développent des solutions d’IA et qui devraient progresser vers l’adoption des MLOps pour améliorer les modèles d’apprentissage automatique. Les MLOps permettent une intégration transparente des processus susmentionnés afin d’améliorer en permanence le cycle d’apprentissage automatique. 

Il s’agit de la première étape de la formation d’un modèle d’apprentissage automatique. Les données sur lesquelles le modèle est formé peuvent avoir un impact significatif sur les performances du modèle.

« Les données sont le nouveau pétrole. Comme l’huile, les données sont précieuses, 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 l’ingestion des données, le nettoyage des données, la transformation et l’analyse des données. L’automatisation de ces étapes facilitent les choses.

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

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La formation de modèles semble être un processus simple lorsqu’il y a un seul pipeline effectuant des tâches multiples. DiliTrust dispose de modèles d’apprentissage automatique adaptés aux différents besoins de l’entreprise. 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. Il en résulte de multiples pipelines, exécutant de multiples tâches, ce qui ajoute à la complexité du système. Il est donc indispensable de suivre les paramètres utilisés pour l’apprentissage du modèle.

Certains paramètres notables comprennent la configuration du modèle (époques, type de modèle, pipeline) et les versions du code et du jeu de données.

L’élaboration d’un modèle est un processus itératif et les scientifiques des données peuvent passer beaucoup de temps à le tester. La reproductibilité et l’interprétation des résultats seraient un grand chaos. Le suivi de la configuration du modèle, du pipeline et des 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 au cours duquel le modèle d’apprentissage automatique formé sur des données de production est mis à la disposition des utilisateurs à l’aide d’une API. L’automatisation du déploiement du modèle est essentielle car les déploiements manuels sont sujets à des erreurs. Elle lance le pipeline d’entraînement automatisé du modèle et exécute certains tests avant de déployer le modèle d’apprentissage automatique et ses artefacts associés.

Le modèle déployé peut ne pas fournir les performances attendues à chaque fois. La mise en œuvre d’un mécanisme de retour en arrière est donc tout aussi important que le déploiement automatisé.

Les modèles de production risquent de se dégrader en raison de l’évolution des données. La surveillance des modèles expérimentaux et de production est cruciale pour parvenir à une amélioration continue. Chaque semaine, l’équipe d’apprentissage automatique forme différents modèles qui sont ensuite déployés en production. Il est donc important de suivre chaque modèle.

Les modèles de production sont associés à de multiples mesures commerciales qui évoluent au fil du temps. Le suivi des métriques changeantes et de leurs performances permet de répondre aux attentes des clients.

Au début, seul un nombre limité de personnes travaillait simultanément sur un modèle, mais au fur et à mesure que l’équipe s’agrandissait, la collaboration entre les différentes parties prenantes devenait complexe.  

En outre, comme nous l’avons vu précédemment, le suivi des modèles et l’analyse comparative entre les différentes équipes nécessitent un stockage centralisé. 

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En prime, voici quelques indicateurs pertinents pour les MLOps.  

• Fréquence de déploiement  

MLOps automatise les pipelines de données et remplace le déploiement manuel par des pipelines CI/CD. Cela devrait réduire le temps nécessaire pour déployer un nouveau modèle en production.  

• Durée de la formation au modèle  

La formation des modèles ML comprend la préparation des données, l’exécution des expériences et l’inférence des résultats. Avec le suivi des expériences et la reproductibilité en place, les scientifiques des données passent moins de temps à la formation des modèles car la plupart des étapes manuelles sont éliminées.  

• Temps de retour en arrière  

Le suivi des performances du modèle d’apprentissage automatique permet de détecter une éventuelle dégradation des performances. Dans ce cas, la gestion des versions permet de 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 modèles nouvellement formés. Cela permet de s’assurer qu’il n’y a pas de dérive du modèle introduite par la nouvelle version.  

L’apprentissage automatique aide les entreprises à trouver des solutions à des problèmes autrefois impossibles, ce qui permet de gagner du temps et d’améliorer l’efficacité en exploitant les données pour la prise de décision, afin d’améliorer l’expérience des clients. Il est donc essentiel de disposer de MLOps, car un déploiement plus rapide des modèles permet aux entreprises de garder une longueur d’avance sur la concurrence dans un marché en pleine croissance. 

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