ActiveEon | Pipeline MLOps et Orchestration d'IA

Le top 4 des améliorations attendues par les Data Scientistes avec MLOps

57%

Simplifier l'intégration des outils de ML

56%

Renforcer la sécurité et la gouvernance

67%

Réduire le temps de déploiement

69%

Réduire les coûts d'infrastructure

Source : Enquête - State of Machine Learning and Data Science, octobre 2021

Pourquoi MLOps est-il important ?

MLOps est crucial pour l’automatisation et le déploiement à grande échelle des modèles d'IA

Éliminer les frictions entre équipes

L'objectif du MLOps est d’éviter les désaccords entre équipes depuis la phase expérimentale jusqu'à la mise en production du modèle, dans le but de déployer les modèles d'IA rapidement et en limitant les risques.

Meilleure collaboration

Traditionnellement, le machine learning a été abordé sous l'angle d'expériences individuelles, principalement menées de manière isolée par des data scientists.

Industrialisation

Il ne fait aucun doute que seuls les modèles mis en production apportent des bénéfices. Le retour sur investissement ne peut être réalisé que quand les modèles sont en production. De ce fait, le pipeline d’IA doit rapidement passer d'un processus informel à un processus d'industrialisation.

Bénéfices de ProActive AI Orchestration

Les principaux bénéfices apportés par notre solution

Une meilleure collaboration

MLOps permet aux équipes de partager l’ensemble des informations nécessaires à la production de modèles d’IA – de l'extraction des données jusqu'au déploiement et au monitoring des modèles. La transformation des connaissances intuitives en métriques et processus formalisés permet à l’IA de devenir collaborative.

Composants évalués avec les clients

Permettre la Scalabilité

La notion de scalabilité de l’IA désigne l’extensibilité des applications d’IA pouvant gérer de grandes quantités de données et effectuer des calculs compliqués de manière rentable et rapide, afin de d’aider instantanément des millions d'utilisateurs dans le monde entier.

Assurer la reproductibilité

Les data scientists doivent pouvoir auditer et dupliquer chaque modèle en production. Contrairement aux DevOps, contrôler les versions du code ne suffit pas, l’IA demande davantage. Le versioning des données, des paramètres, des modèles et des métadonnées sont essentiels. Le stockage des artefacts liés à l'entraînement des modèles garantit la reproductibilité des modèles.

Composants évalués avec les clients

ROI et rapport qualité-prix

Mettons de côté l'intuition et commençons à contrôler les performances. Les tests et la surveillance font partie des pratiques d'ingénierie, et l'IA n'en fait pas l'exception. Dans le contexte de l'IA, les performances ne sont pas seulement axées sur des mesures techniques (telles que la latence) mais, plus important encore, sur des performances prédictives. Les meilleures pratiques MLOps encouragent à rendre visible le comportement attendu et à établir des normes auxquelles les modèles doivent se conformer.

Avez-vous vraiment besoin de MLOps ?

Signes indicateurs que vous avez besoin de MLOps

EN SAVOIR PLUS SUR LES AVANTAGES DE MLOPS

Il devient difficile de maintenir et d'intégrer un si grand nombre d'outils et de langages.

Les data scientists demandent plus de puissance, mais leur IDE ne peut utiliser que des machines locales ou des services cloud coûteux.

Malgré l'augmentation des budgets, vous rencontrez toujours des difficultés pour déployer de nouveaux modèles en production.

Vous commencez à déployer de multiples modèles, et vous avez des soucis pour les monitorer tous.

Vous souhaiteriez utiliser votre environnement hybride, mais vous êtes verrouillés par votre fournisseur du cloud.

Vous exécutez des processus qui demandent plusieurs types de charge de travail : en temps réel, basé sur des événements ou cron.

Votre équipe DevOps, contrairement aux applications informatiques traditionnelles, a du mal à surveiller les performances des modèles d'IA.

Comment implémenter MLOps ?

Meilleures pratiques basées sur notre expérience dans le déploiement de la solution ProActive AI Orchestration

Intégration

Utilisez notre environnement d'orchestration d'IA pour intégrer diverses sources de données, outils de développement et autres applications d'entreprise.

Interconnexion

Notre environnement d'Orchestration d’IA sera utilisé pour interconnecter votre infrastructure de calcul hybride actuelle et permettre « l’auto-scaling » et le calcul parallèle des processus.

Indépendance

L’environnement d'orchestration d'IA doit être une solution ouverte vous permettant d’intégrer les outils que vous souhaitez et ne pas vous orienter vers une technologie qui ne vous convient pas – vous devez rester maître de vos choix.

Optimiser où ça fait mal

Il n'y a pas de bonne ou mauvaise réponse ; automatisez les processus qui vous posent le plus de problèmes. Tirez profit rapidement de la solution en formalisant et en automatisant ces processus.

Comment ProActive AI Orchestration aide à industrialiser le pipeline d'IA

Intégrer les principes MLOps et faciliter sa mise en œuvre

Rapide

Sécurisé

Rentable

Gérez l’ensemble des étapes du processus d’IA, dans le cadre de votre organisation fonctionnelle, afin de pouvoir déployer rapidement vos modèles en production de façon sécurisée et économique.

Outils favoris

Langages préférés

Tout type d’infrastructure

Sécurité et gouvernance

Grâce à l'architecture ouverte de ProActive AI Orchestration, vous avez la liberté d'interconnecter vos outils préférés, vos langages favoris, votre infrastructure de calcul hybride CPU, GPU, TPU (sur site, dans le cloud) dans des conteneurs, Kubernetes ou VM. Vous pouvez toujours utiliser les outils d'intelligence artificielle proposés par les fournisseurs de cloud public. Notre solution vous évite d’être verrouillé avec un seul fournisseur, car elle permet d'intégrer les modèles créés dans le cloud et en les partageant dans toute l'entreprise.

Pour aller plus loin

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Machine Learning Operations (MLOps)

L'ère de l'IA manuelle est en voie de maturation avec l’introduction de MLOps.

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Déployer l'IA à grande échelle : les principaux obstacles

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MLOps est l’élément clé qui apporte de la valeur aux projets d'IA