Du modèle à la production,
durablement.

Le MLOps applique aux modèles de Machine Learning des pratiques d'automatisation, de déploiement, de monitoring et de gouvernance inspirées du DevOps. Il permet de passer d'un modèle fonctionnant en expérimentation à un service fiable en production.

Dès qu'un modèle devient utilisé par des utilisateurs ou des processus métier, il faut pouvoir le versionner, surveiller ses performances, revenir à une version précédente et maîtriser son infrastructure. Le besoin augmente naturellement avec le nombre de modèles déployés.

Le DevOps se concentre principalement sur le code et les applications. Le MLOps doit en plus gérer les datasets, features, versions de modèles, métriques ML, dérives des données et cycles de réentraînement.

Oui, sous réserve de disposer du modèle, de son code, de ses dépendances et des informations nécessaires à son exécution. Nous pouvons auditer l'existant puis construire la chaîne de packaging, déploiement, monitoring et versioning autour de celui-ci.

Nous pouvons surveiller la distribution des données, la qualité des prédictions, les erreurs, la latence et d'autres métriques propres au cas d'usage. Des alertes permettent d'identifier un drift ou une dégradation avant qu'ils ne deviennent invisibles pour les équipes.

Pas nécessairement. Selon la criticité, le volume et la disponibilité des données, le réentraînement peut être automatisé, déclenché par une alerte ou soumis à validation humaine. Nous choisissons le niveau d'automatisation adapté au risque.

Kubernetes, services cloud managés ou infrastructures dédiées peuvent tous être pertinents. Le choix dépend des volumes, de la latence, du coût, des compétences internes, des contraintes de sécurité et du besoin de portabilité.

Nous suivons notamment consommation CPU/GPU, nombre de prédictions, ressources inutilisées, dimensionnement, auto-scaling et coût des modèles externes. L'objectif est de maintenir le niveau de service nécessaire sans surdimensionner l'infrastructure.

Cela dépend fortement de l'existant. Industrialiser un modèle unique avec déploiement et monitoring de base est très différent de construire une plateforme complète comprenant registry, feature store, multi-environnements, réentraînement et gouvernance.

Oui, cela peut faire partie du projet. Documentation, transfert de compétences et formation des équipes permettent de rendre l'exploitation quotidienne indépendante tout en conservant la possibilité d'un accompagnement externe pour les évolutions.