L’approche : Penser en “briques” plutôt qu’en “solutions”

Table des matières

• Versioning : La traçabilité avant tout
• Suivi d’expériences et registre de modèles
• Orchestration et automatisation (Pipelines CI/CD/CT)
• Déploiement : Servir les modèles
• Monitoring : Garder un œil sur la production
• La voie rapide : Les plateformes Cloud intégrées
• Conclusion : Commencez simple, mais pensez global

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Un pipeline MLOps est un assemblage de plusieurs capacités. Chaque outil répond à un ou plusieurs de ces besoins.
Voici les grandes familles d’outils que l’on retrouve dans une démarche MLOps mature.

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1. Versioning : La traçabilité avant tout

Il ne s’agit pas seulement de versionner le code, mais aussi les données et les modèles. C’est le socle de la reproductibilité.

• Git (GitHub, GitLab, etc.) : L’incontournable pour le versioning du code. C’est aussi souvent le pivot qui déclenche les pipelines d’automatisation (CI/CD).
• DVC (Data Version Control) : Outil open source qui fonctionne avec Git pour versionner de grands volumes de données et de modèles sans alourdir votre dépôt Git.
  👉 Permet de savoir exactement quelle version de données a servi à entraîner quelle version de modèle.

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2. Suivi d’expériences et registre de modèles

C’est le “cahier de laboratoire” du Data Scientist, mais centralisé et automatisé.

• MLflow : L’un des outils open source les plus populaires, au cœur de l’ouvrage Beginning MLOps with MLflow.
  Il excelle dans trois domaines :

  • Tracking : Enregistrer les paramètres, les métriques et les artefacts de chaque entraînement.
  • Projects : Packager le code de manière réutilisable.
  • Model Registry : Gérer le cycle de vie des modèles (Staging, Production, Archivé).

• Alternatives :

  • Weights & Biases (très apprécié pour la visualisation).
  • Comet ML.

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3. Orchestration et automatisation (Pipelines CI/CD/CT)

Le moteur de l’industrialisation. Ces outils automatisent les étapes allant du code source au déploiement.

Outils CI/CD généralistes

• GitHub Actions / GitLab CI : Choix naturels si le code est déjà hébergé sur ces plateformes. Parfaits pour créer des pipelines qui testent le code, entraînent le modèle et le packagent.
• Jenkins : Un standard plus ancien, mais toujours puissant et flexible en entreprise.

Orchestrateurs orientés Data & ML

• Kubeflow : Solution open source très complète (mais complexe), qui vise à recréer une plateforme de Data Science “à la Google” sur Kubernetes.
• Airflow : Orchestrateur de pipelines de données (ETL), souvent utilisé pour planifier les entraînements de modèles.

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4. Déploiement : Servir les modèles

Une fois entraîné, le modèle doit être exposé via une API pour être consommé par d’autres applications.

• Frameworks d’API : FastAPI, Flask (Python) pour créer rapidement des APIs autour du modèle.
• Conteneurisation : Docker est le standard de fait pour “emballer” le modèle et son API dans une image portable.
• Plateformes de serving :
  • Kubernetes : Déployer et scaler des conteneurs.
  • Seldon Core / KServe (ex KFServing) : Outils spécialisés ajoutant des fonctionnalités avancées (Canary deployments, A/B testing).

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5. Monitoring : Garder un œil sur la production

Le MLOps ne s’arrête pas au déploiement. Le monitoring est essentiel pour détecter la dérive et maintenir la performance.

• Monitoring technique :

  • Prometheus : collecte des métriques.
  • Grafana : visualisation et dashboards.
    👉 Un duo open source extrêmement populaire pour surveiller la latence, l’utilisation CPU/RAM, etc.

• Monitoring de modèles :
  Outils spécialisés pour détecter le data drift et le concept drift :

  • Evidently AI
  • WhyLabs

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La voie rapide : Les plateformes Cloud intégrées

Pour les entreprises qui souhaitent accélérer, les grands fournisseurs Cloud proposent des plateformes MLOps clé en main :

• AWS SageMaker : Suite très complète, du développement (SageMaker Studio) au déploiement et monitoring.
• Google Vertex AI : Offre unifiée de Google Cloud, très puissante pour pipelines de bout en bout (Vertex AI Pipelines) et gestion de modèles.
• Azure Machine Learning : Solution Microsoft bien intégrée avec Azure DevOps, couvrant tout le cycle de vie.

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Conclusion : Commencez simple, mais pensez global

Vous n’avez pas besoin de toute la panoplie pour démarrer !
Un projet MLOps peut très bien commencer avec une simple combinaison :

• Git + MLflow + Docker + FastAPI,
• Automatisés par GitHub Actions ou GitLab CI.

🎯 L’important est de comprendre les différentes fonctions à remplir et d’adopter les outils progressivement, en fonction :

• de la complexité des projets,
• de la maturité de l’organisation.

👉 L’outil parfait n’existe pas, mais un écosystème bien pensé est la clé du succès.