MACHINE LEARNING OPERATIONS

MLOps: industrialiser rapidement

Notre méthodologie MLOps permet d'élaborer rapidement et efficacement des modèles d'intelligence artificielle évolutifs.

Le machine learning (ML) est une forme d'IA qui permet à un système d'apprendre en continu à partir de données par l'intermédiaire d'algorithmes plutôt que par la programmation. C'est un potentiel de valeurs pour les organisations qui utilisent des données pour mieux comprendre les comportements, préférences et niveaux de satisfaction de leurs clients.

Néanmoins, le Machine Learning c'est également des défis et des risques. Les modèles de ML complexes doivent, en effet, être régulièrement actualisés, ce qui peut entraîner des coûts élevés de déploiement en production. De plus, si l'on ne veille pas en continu à la qualité des données, l'IA peut générer dérives et biais.

Pour passer du Proofs of Concepts (POC) à la production, nous appliquons notre méthodologie MLOps (Machine Learning Operations) à tous nos projets data et IA.

Notre méthodologie s'inspire de l'approche DevOps utilisée par les sociétés les plus innovantes. Elle combine le développement de logiciels (Dev) et les opérations informatiques (Ops).
Elle vise à raccourcir les cycles de développement des systèmes, à assurer une livraison continue, tout en garantissant une qualité de logiciel élevée.

Notre approche MLOps permet aux entreprises d'industrialiser et de faire évoluer leurs produits d'intelligence artificielle, en toute transparence.

L'approche traditionnelle en matière de Machine Learning présente plusieurs inconvénients :

Il est difficile pour les data scientists de prévoir les contraintes de production. Ils travaillent généralement en silos sans interaction avec les software et data engineers. Leurs analyses rapides consignées dans des notebooks Python doivent être retravaillées par des ingénieurs avant la phase d'industrialisation. Cela entraîne une certaine perte de temps et ralentit la mise sur le marché.

Un manque d'agilité représente un risque opérationnel important. En effet, les organisations concernées ne seront pas en mesure de réagir dans un délai acceptable si les algorithmes produits sont biaisés, instables ou ne satisfont pas les attentes clients.

Nous pensons "product first" pour aider les entreprises à faire faire passer leurs actifs d'IA en production, sans occulter les contraintes et les risques liés à l'industrialisation. Notre modèle MLOps est basé sur un écosystème solide. Nous appliquons ces méthodes à chaque projet d'IA, du POC au déploiement du produit.

MLOPS: UNE APPROCHE AU SUCCÈS ÉPROUVÉ

Éviter les principaux pièges rencontrés au cours d'une transformation data

Solutions pré-packagées par secteurs

Monitoring stack

Nous testons toutes les données, fonctionnalités et modèles avant chaque nouvelle release afin d'éviter les problèmes de qualité ou de performance.

Nos données, modèles et expériences sont tous versionnés et enregistrés afin de revenir facilement et rapidement à la version précédente en cas d'incident de production.

Nos connaissances

L'infrastructure

Nous intégrons tous les atouts du Machine Learning (code, données, modèles) sous l'approche CI/CD ( Continuous Integration and Continuous Delivery) afin de garantir un déploiement rapide et sans faille jusqu'à la production.

Une culture collaborative

Nous veillons à ce que toutes les parties prenantes travaillent sous le même modèle et appliquent les meilleures pratiques de software engineering aux projets data science (versioning, environnements de déploiement, tests).

Découvrez l'article de notre blog Data Science qui détaille la manière dont nous utilisons la méthodologie MLOPS.