Vous avez développé un modèle de ML prometteur en notebook Jupyter. Maintenant, comment le déployer en production de façon fiable et maintenable ?
C'est tout l'enjeu du MLOps : appliquer les pratiques DevOps au Machine Learning.
Pourquoi le MLOps est indispensable
Le problème des modèles "artisanaux"
| Symptôme | Cause |
|---|---|
| "Ça marchait dans mon notebook" | Environnement non reproductible |
| Modèle déployé, plus personne ne sait comment | Pas de versioning |
| Performance qui se dégrade silencieusement | Pas de monitoring |
| 3 semaines pour corriger un bug | Déploiement manuel |
| Impossible de comparer avec la version précédente | Pas d'expérimentation trackée |
Le MLOps à la rescousse
Le MLOps structure votre workflow ML autour de 3 piliers :
- •Reproductibilité : Versioning code, data, model, environnements
- •Automatisation : CI/CD pipelines, auto-training, auto-deploy
- •Observabilité : Monitoring perf, data drift, model decay, alerting
Les composants essentiels
1. 📊 Versioning du code et des données
Pour le code : Git classique avec branching model adapté.
Pour les données :
| Outil | Forces | Cas d'usage |
|---|---|---|
| DVC | Simple, intégré Git | Fichiers locaux ou cloud |
| Delta Lake | ACID, time travel | Data lakes |
| LakeFS | Git-like pour data | Experimentation data |
2. 🧪 Tracking des expérimentations
Chaque run d'entraînement doit tracker :
- •Paramètres : hyperparamètres, configs
- •Métriques : accuracy, F1, loss, custom metrics
- •Artifacts : modèles, plots, logs
- •Environnement : versions des librairies
| Outil | Type | Forces |
|---|---|---|
| MLflow | Open source | Complet, portable |
| Weights & Biases | SaaS | UX excellente, collaboration |
| Neptune.ai | SaaS | Léger, simple à intégrer |
3. 📈 Monitoring en production
Métriques ML :
| Type | Description | Action |
|---|---|---|
| Data drift | Distribution des inputs change | Retrain sur nouvelles données |
| Concept drift | Relation input-output change | Retrain + feature engineering |
| Model decay | Performance se dégrade | Retrain périodique |
Notre stack MLOps recommandée
🟢 Pour démarrer (équipe 2-5 ML)
| Composant | Outil | Coût |
|---|---|---|
| Versioning code | Git/GitHub | Gratuit |
| Versioning data | DVC + S3 | ~50€/mois |
| Experiment tracking | MLflow (self-hosted) | Infra |
| Monitoring | Evidently + Grafana | Gratuit |
Budget : ~500-1000€/mois
Conclusion
Le MLOps n'est pas un luxe réservé aux GAFAM. C'est une nécessité pour toute entreprise qui veut industrialiser ses modèles ML.
💡
Commencez simple : un MLflow self-hosted, des notebooks versionnés dans Git, et un monitoring basique. Évoluez ensuite selon vos besoins réels.