Implémenter le MLOps : De la stratégie au monitoring

Table des matières

• Étape 0 : La stratégie - Poser les bonnes fondations
• Étape 1 : L’expérimentation structurée
• Étape 2 : L’industrialisation via un pipeline CI/CD
• Étape 3 : Le déploiement et le monitoring
• Conclusion

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Étape 0 : La stratégie - Poser les bonnes fondations

Avant toute ligne de code, la réussite d’un projet MLOps est stratégique. On doit penser dès le départ à la finalité du projet.

Définir l’objectif métier

• Problème : Le service marketing souhaite identifier les clients à risque pour leur proposer des offres de rétention ciblées et personnalisées.
• Objectif : Déployer une API qui, pour un client donné, retourne un score de risque de départ (de 0 à 1).

Aligner les équipes

Le MLOps est une culture de collaboration. Il faut réunir dès le début :

• Experts métier (Marketing, Service Client) : Pour définir les règles et interpréter les résultats.
• Data Scientists : Pour construire et itérer sur le modèle.
• ML Engineers / Ops : Pour construire l’infrastructure et les pipelines d’automatisation.

Choisir une pile technologique pragmatique

Inutile de viser l’usine à gaz dès le départ. Commençons simple, avec des outils open source populaires :

• Langage & modèle : Python, Scikit-learn
• Suivi d’expériences : MLflow Tracking
• Gestion de code : Git (ex: GitHub, GitLab)
• Automatisation (CI/CD) : GitHub Actions ou GitLab CI/CD
• Déploiement : API via FastAPI, packagée avec Docker

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Étape 1 : L’expérimentation structurée

C’est la phase de recherche du Data Scientist, mais encadrée par les principes MLOps.
🎯 But : Trouver le meilleur modèle possible de manière reproductible.

Les actions

• Gestion du code source : Le projet est initialisé dans un dépôt Git. Fini les notebooks sans versionnement !
• Centralisation des expériences avec MLflow : Chaque entraînement est logué dans MLflow. Pour chaque “run”, on enregistre :
  • Les paramètres (ex: max_depth d’un Random Forest).
  • Les métriques (ex: AUC, F1-score).
  • Le modèle entraîné (model.pkl).
  • La version du code (commit Git).

Résultat

Un serveur MLflow joue le rôle de registre central de toutes les expériences.
👉 On peut facilement comparer les modèles et promouvoir le plus performant en staging ou production via le Model Registry.

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Étape 2 : L’industrialisation via un pipeline CI/CD

Ici, on automatise le passage de l’expérimentation à un artefact déployable.
🎯 But : Créer un processus automatisé qui entraîne, valide et prépare le modèle pour le déploiement.

Les actions

Un pipeline CI/CD est créé. À chaque push sur la branche principale (main), il exécute :

1. Tests unitaires du code : Vérifier que les fonctions de préparation des données fonctionnent.
2. Entraînement du modèle : Lancer le script d’entraînement, loguer les résultats dans MLflow.
3. Validation du modèle : Comparer la performance du nouveau modèle avec celui en production.
   👉 S’il est meilleur, il est promu dans le Model Registry de MLflow.
4. Packaging de l’application : Construire une image Docker contenant l’API + le modèle en production.
5. Publication de l’image : Pousser l’image Docker dans un registre (Docker Hub, GitHub Container Registry…).

Résultat

Un processus entièrement automatisé.
👉 Le Data Scientist améliore son algorithme, pousse le code, et si tout est validé, un nouvel artefact est généré sans intervention manuelle.

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Étape 3 : Le déploiement et le monitoring

Le modèle est prêt : il faut le rendre accessible et surveiller son comportement.
🎯 But : Servir le modèle via une API stable et surveiller sa performance en conditions réelles.

Les actions

• Déploiement de l’API : Déploiement de l’image Docker sur une infrastructure.

  • Endpoint /predict : prend les données d’un client et retourne le score de risque.

• Mise en place du Monitoring :

  • Monitoring technique : Latence, taux d’erreur, consommation CPU/RAM.
  • Monitoring du modèle :
    • Data Drift : Les données en entrée sont-elles similaires aux données d’entraînement ?
    • Concept Drift : La performance prédictive du modèle se dégrade-t-elle ?

Résultat

Le modèle n’est plus une boîte noire :
👉 On a une visibilité complète sur son comportement. En cas de dérive, une alerte est déclenchée, voire un pipeline de Continuous Training (CT) automatique.

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Conclusion

Implémenter le MLOps, c’est construire une chaîne de valeur automatisée pour le Machine Learning.

En partant d’un cas d’usage concret (anticipation de la perte de clients), nous avons vu comment :

1. Expérimenter de manière reproductible.
2. Automatiser la validation et le packaging via des pipelines CI/CD.
3. Déployer de manière fiable et monitorer en continu.

💡 Commencer petit avec des outils open source est une excellente stratégie pour démontrer la valeur.
👉 L’essentiel est de changer de mentalité : un modèle n’est pas un projet fini, mais un produit vivant à gérer tout au long de son cycle de vie.