L’apprentissage automatique (machine learning ou ML) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir d’un ensemble de données collectées (big data) et de fournir des services informatiques à très haute valeur ajoutée. MLOps lie l’apprentissage automatique aux pratiques DevOps. Mais quelle place donner à MLOps dans le développement logiciel ? Est-ce une option ou une obligation ? Cet article explique succinctement la différence entre MLOps et DevOps et l’intrication possible entre ces deux méthodes de travail avant d’essayer de déterminer si le machine learning est une option ou une obligation pour DevOps.
Basé sur l’apprentissage automatique classique et l’apprentissage profond, MLOps, ou « Machine-Learning-Operations », est une pratique de collaboration et de communication entre les experts en mégadonnées (data scientist ou scientifiques des données) et les professionnels de l’exploitation des systèmes d’information. Ceci dans le but de gérer efficacement le cycle de vie de la production du ML. Il s’agit d’une fusion de trois disciplines essentielles : l’apprentissage automatique, DevOps et l’ingénierie des données.
Les composants clés de MLOps comprennent :
Grâce à l’apprentissage automatique, MLOps ajoute une couche d’automatisation et de contrôle qualité à la production. Il s’agit non seulement de développer des modèles efficaces, mais aussi de garantir qu’ils sont déployés de manière sécurisée, stable et conforme aux exigences réglementaires. En outre, MLOps favorise la répétabilité, la reproductibilité et la rapidité de déploiements des modèles d’apprentissage automatique.
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DevOps, contraction des termes « développement » et « opérations », est une pratique mise en œuvre pour réduire le cloisonnement entre les équipes de développement et celle opérationnelle. Il s’agit d’une culture de collaboration où les développeurs et les opérateurs travaillent main dans la main pour accélérer le cycle de vie des applications, de la conception à la livraison, en passant par l’exploitation.
Les composants clés de DevOps comprennent :
En mettant l’accent sur la communication, le travail collaboratif et l’intégration, DevOps facilite ainsi le développement et le déploiement de logiciels. L’objectif principal est de fournir des logiciels de qualité plus rapidement et plus efficacement. Cela se fait par le biais d’automatisations qui permettent aux équipes de développement et d’exploitation :
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Alors que DevOps et MLOps ont émergé en réponse à des défis spécifiques dans leurs domaines respectifs, il existe une intersection significative entre ces deux paradigmes. L’objectif commun de MLOps et de DevOps est de raccourcir les cycles de développement et de déploiement, d’améliorer l’efficacité et de garantir des livraisons de haute qualité.
MLOps et DevOps s’influencent mutuellement de plusieurs façons. MLOps emprunte des principes et des pratiques à DevOps, comme le CI/CD et l’IaC. En revanche, MLOps apporte des spécificités au monde du DevOps, notamment l’importance de gérer le cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique, y compris leur entraînement (avec de nouvelles données), leur validation, leur déploiement et leur surveillance.
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L’intégration de MLOps dans les pratiques DevOps peut prendre plusieurs formes. Par exemple, une équipe de développement peut intégrer un pipeline de déploiement de modèle d’apprentissage automatique dans son flux de travail DevOps existant. Dans ce cas, le modèle est formé et validé, puis le code et le modèle sont intégrés dans une application, avant d’être déployés de manière automatisée via le workflow DevOps.
Source : NealAnalytics
Un autre exemple pourrait être l’utilisation de l’infrastructure as a code pour gérer les ressources de calcul nécessaires à l’entraînement des modèles de machine learning. Dans ce scénario, les scripts d’IaC pourraient être utilisés pour provisionner et configurer sans intervention humaine les serveurs ou les clusters nécessaires à l’entraînement des modèles de déploiement et de modèles prédictifs, ce qui pourrait être intégré dans un pipeline DevOps plus large.
MLOps et DevOps peuvent donc se compléter et se renforcer mutuellement. En combinant les forces de ces deux paradigmes, les équipes peuvent développer et déployer plus rapidement des applications web et mobiles de haute qualité intégrant des fonctionnalités d’apprentissage automatique.
Quand utiliser MLOps dans son workflow DevOps ? Est-ce véritablement une option ?
MLOps apporte une valeur significative à DevOps en intégrant les pratiques de l’apprentissage automatique dans le cycle de vie du développement logiciel. Il permet de gérer efficacement le déploiement et la maintenance des modèles d’apprentissage automatique, en assurant leur intégration fluide dans les workflows DevOps. MLOps facilite la collaboration entre les experts en mégadonnées et les professionnels de l’exploitation, améliorant ainsi l’efficacité et la qualité des applications. Grâce à l’automatisation et à la surveillance des modèles, MLOps garantit leur déploiement sécurisé, stable et conforme aux réglementations. MLOps renforce donc l’agilité, la fiabilité et les performances des applications en combinant les avantages de l’apprentissage automatique et des pratiques DevOps.
Néanmoins, l’adoption de MLOps n’est pas nécessairement une obligation pour toutes les équipes et tous les projets. Dans certains cas, il peut être considéré comme une simple option. Prenons l’exemple d’une équipe de développeurs travaillant sur une application ne reposant aucunement sur l’apprentissage automatique ni sur les avantages de l’IA. L’adoption de MLOps ne s’impose pas.
En revanche, MLOps peut devenir une option intéressante si cette même équipe souhaite intégrer des analyses sophistiquées et prédictives ainsi que des résultats finaux plus justes (couche de sortie) pour optimiser les performances de leur produit. Idem pour augmenter la productivité et assurer une certaine réduction des coûts.
En fin de compte, la décision d’adopter MLOps dépend des besoins spécifiques de l’équipe et du projet. Dans certains cas, il peut s’agir d’une option précieuse qui peut aider à améliorer les pratiques DevOps existantes.
Les technologies cloud et les services cloud (IaaS, PaaS, SaaS) s’imposent de plus en plus. Les entreprises françaises font davantage appel à des prestataires (migration cloud) pour faciliter leurs processus métier. De fait, cette externalisation des ressources informatiques permet une plus forte évolution des logiciels applicatifs. Ils deviennent plus aboutis, plus complexes, notamment avec l’augmentation des données stockées. MLOps est-il en passe de devenir plus obligatoire qu’optionnel ?
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En 2022 et 2023, nous vivons une nette popularisation des outils d’automatisation à base d’intelligence artificielle qui créent ou exacerbent des besoins. Les applications d’aujourd’hui et celles de demain (reconnaissance vocale, voiture autonome, etc.) dépendent donc de plus en plus de modèles de données disparates nécessitant l’emploi de l’IA et de l’apprentissage automatique. Et gérer ces modèles de manière fiable et efficace est un défi de taille pour lequel MLOps est précisément conçu.
En définitive, même si MLOps n’est pas la norme obligatoire, il n’est pas non plus une simple option à prendre à la légère comme la couleur de carrosserie d’une voiture. Les équipes de développement faisant l’impasse sur MLOps, sans aucune réflexion, risquent de se retrouver dépassées par les évènements, entraînés par l’accélération de la transformation digitale. Car les applications sont de plus en plus dépendantes du machine learning.
MLOps permet de gérer efficacement le cycle de vie des modèles. L’intégration de MLOps dans le DevOps accélère le développement, le déploiement en production et garantit la qualité des applications d’apprentissage automatique. Bien que son adoption ne soit pas obligatoire, MLOps devient essentiel dans un marché de plus en plus complexe. La profusion de données issues de l’Internet des objets connectés (IoT), de l’adoption du cloud (services de cloud computing), de la concurrence accrue et des nouvelles technologies, comme l’IA et le ML, rend la gestion des données compliquée. MLOps offre des solutions spécifiques pour relever ces défis, améliorer la collaboration et garantir la conformité. Ignorer MLOps risque de retarder les équipes face à l’évolution des applications dépendantes de l’apprentissage automatique. Ainsi, MLOps est plus qu’une simple option, pour gagner en compétitivité, il est plutôt conseillé de réfléchir aux avantages de l’implémenter dans votre framework.
