Facilitez la collaboration entre les équipes data science et IT/Ops
Faire fonctionner l’intelligence artificielle en production est plus complexe qu’entraîner les modèles de machine learning et les déployer en tant qu’API pour la prédiction. Seul un faible pourcentage des projets de machine learning parviennent en production en raison de la complexité du déploiement, du manque d’outils de gouvernance et de bien d’autres raisons. Souvent, une fois en production, les modèles de ML ne parviennent pas à s’adapter aux changements de l’environnement et de ses données dynamiques, ce qui entraîne une dégradation des performances.
Pour maintenir la précision des prévisions en production, un suivi actif des performances du modèle est obligatoire. Cela permet de savoir quand il faut l’entraîner à nouveau en utilisant les données et les techniques de mise en œuvre les plus récentes, puis le redéployer en production.
Pour mettre en place ce cercle vertueux, il est nécessaire d’établir un CI/CD (intégration continue/livraison continue), ainsi qu’un entraînement continu des modèles, propre aux systèmes de machine learning. Le déploiement d’un pipeline de machine learning capable d’automatiser le réentraînement et le redéploiement de nouveaux modèles vous aidera à vous adapter aux changements rapides de vos données et de votre environnement métier.
Le produit MLOS (Machine Learning Open Studio) d’Activeeon aide les data scientists et les administrateurs système à travailler ensemble dans une approche MLOps permettant de mettre les modèles de ML en production. Il simplifie la gestion du cycle de vie des applications d’apprentissage automatique de bout en bout en offrant orchestration, automatisation et scalabilité.
