87 % des projets IA échouent en production selon Gartner. Le MLOps (Machine Learning Operations) est la discipline qui réduit ce taux en appliquant les principes DevOps au cycle de vie complet des modèles IA.
Tout changement de dataset ou de modèle est tracé (DVC, MLflow, Weights & Biases). Reproductibilité garantie : un modèle de production peut être recréé à l'identique à partir de son hash. Foundation : sans ça, debugging impossible.
Pipeline automatisé : commit → entraînement → évaluation → validation → déploiement. Seuils de qualité (accuracy, latence, biais) bloquent le déploiement si non atteints. GitHub Actions + MLflow + Seldon/BentoML.
Référentiel centralisé des features partagées entre équipes (Feast, Tecton, Vertex AI Feature Store). Évite la réplication des transformations. Garantit la cohérence entre entraînement et inférence (training-serving skew = risque #1).
Surveillance continue des distributions de données d'entrée (data drift) et des performances du modèle (model drift/concept drift). Outils : Evidently AI, Arize, WhyLabs. Alerte et retraining automatique si dérive détectée.
Déploiement progressif : shadow mode (modèle B observe sans agir), canary release (5% du trafic), blue/green deployment. Rollback automatique si métriques dégradées.
Apache Airflow (data pipelines), Kubeflow Pipelines (ML workflows Kubernetes), Prefect, ZenML. Kubernetes comme runtime universel pour l'isolation et la scalabilité.
MLflow (open-source, déployable on-premise), Weights & Biases (W&B), Neptune.ai. Tracking : paramètres, métriques, artefacts, environnement.
Triton Inference Server (NVIDIA, multi-framework, GPU), BentoML, Seldon Core, Ray Serve. Optimisations : quantification INT8, batching dynamique, caching sémantique.
Vertex AI (Google, MLOps complet managé), Azure ML, SageMaker, Databricks MLflow. Coût vs contrôle : plateformes managées ×3 coût mais ×10 vitesse de démarrage.
La cause #1 de dégradation silencieuse en production : les features calculées différemment entre entraînement et inférence. Exemple classique : normalisation d'un champ calculée sur les données d'entraînement mais non mise à jour en production. Résultat : modèle "exact" en test, dégradé en prod. Solution : Feature Store partagé avec transformation unique.
Molderez Consult accompagne l'intégration des technologies IA dans vos systèmes.
Parler de mon projet