MLOps

Nos standards de Machine Learning Operations (MLOps) visent dès le départ à industrialiser chaque étape du cycle de vie d’un projet de machine learning, d’une phase d’expérimentation reproductible au déploiement du modèle choisi.

Vos objectifs stratégiques

• Générer de la valeur à partir de vos initiatives data science en mettant en production vos modèles
• Accélérer votre roadmap data grâce à notre méthodologie MLOps
• Assurer l’exactitude des données et améliorer la qualité des prédictions (Contrôle et maintien des performances des modèles déployés)
• Renforcer la productivité et la valeur de vos métiers

Notre approche

Industrialiser la data science pour améliorer les performances business et métiers

Notre méthodologie

Passer avec succès du PoC à la production, c’est la méthode MLOps ! Notre obsession : pérenniser le cycle de vie complet d’un projet de machine learning pour mettre en œuvre plus rapidement vos cas d’usage. Ce cycle de vie implique plusieurs process incontournables :

Expérimenter pour calibrer la performance

Le machine learning est expérimental par nature. La première phase du cycle de MLOps vise quant à elle à accélérer ces expérimentations et le développement des modèles. Comment ? En testant différents modèles et différentes features pour trouver l’approche qui fonctionne et démontrer que le modèle est fiable et reproductible. Le résultat est garanti grâce au tracking d’expérience. Une fois que le processus de machine learning est rationalisé, l’entraînement des modèles est industrialisé pour :

• les entraîner avec des ressources adaptées (gain de temps et de coût)
• s’assurer de leur robustesse via des ré-entraînements automatiques.

Opérationnaliser l’entraînement des modèles pour gagner en agilité

Cette phase consiste à développer des standards d’entraînement et de prédiction des modèles (de la préparation et de la transformation des données à la formation et à l’évaluation des modèles). Nos experts data définissent les principes de l’automatisation en déployant des pipelines d’entraînement. Objectif : choisir les meilleurs modèles pour les intégrer dans le processus d’inférence.

L’entraînement continu permet de ré-entraîner et faire réagir le modèle à de nouvelles données, à des modifications du code ou de nouveaux paramètres.

Une fois que le modèle est entraîné et validé, il est packagé, testé à nouveau, versionné avant d’être envoyé vers un registre de modèles, en vue de son déploiement.

Choisir la bonne architecture pour l’inférence

Quel que soit le besoin – batch ou temps réel – nous mettons les prédictions au cœur de la conception de votre architecture data. Le défi ici consiste à vérifier la fiabilité des résultats des prédictions tout en continuant à intégrer de nouvelles données.

Contrôler l’efficacité et l’efficience du modèle déployé

Après le déploiement du modèle dans son environnement cible, celui-ci délivre ses insights sur votre cas d’usage.

Nos experts le contrôlent de manière proactive et automatique pour repérer une éventuelle dérive des données qui pourrait le dégrader et le ré-entraînent pour qu’il reste robuste et performant à long terme.

Compétences clés

• Les technologies que nous utilisons au quotidien : MLFlow, DataBricks, Vertex AI, SageMaker, Azure ML…
• Intégration, manipulation, enrichissement et accès aux données
• Déploiement de modèles
• Monitoring et alerting
• Automatisation des entraînements
• Expertise à la demande en support de vos équipes D&A et commerciales.