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, garantissant ainsi la fiabilité et les performances des modèles sur la durée.

Les principes fondamentaux des MLOps comprennent :

• Suivi des expériences : Documenter les expériences pour reproduire et comprendre les résultats, ce qui 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 pour garantir la reproductibilité et maintenir un historique de développement clair.
• Automatisation : Rationaliser les tâches répétitives, telles que l’entraînement et le déploiement des modèles, pour améliorer l’efficacité et réduire les risques d’erreurs humaines.
• Reproductibilité : S’assurer que les expériences et les modèles peuvent être reproduits de manière cohérente, favorisant 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 :

• Scalability : Les MLOps permettent de faire évoluer facilement les projets d’IA, permettant aux entreprises de gérer des volumes de données accrus et des modèles plus complexes sans compromettre les performances.
• Efficacité : En automatisant les tâches routinières, les MLOps libèrent les data scientists et les ingénieurs, leur permettant 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, 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 en tant que pratique, soulignant ainsi leur importance pour réussir une IA évolutive au sein des entreprises.

Les modèles de machine learning 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.

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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