Déploiement et MLOps

Ce chapitre se concentre sur deux aspects essentiels du développement des systèmes d’intelligence artificielle : le déploiement des modèles IA en production et leur gestion à long terme via le MLOps. Le déploiement d’un modèle IA ne se limite pas à le rendre accessible, mais inclut également des processus comme l’automatisation des mises à jour, la surveillance continue de la performance, la gestion de la scalabilité et la maintenance. L’objectif est de garantir que le modèle fonctionne de manière robuste et évolutive au fil du temps.

🚀 Déploiement de modèles IA

Le déploiement consiste à rendre un modèle accessible et opérationnel dans un environnement de production, prêt à recevoir des données en temps réel ou par batch.

🔁 Industrialisation avec MLOps

Le MLOps (Machine Learning Operations) est l’équivalent du DevOps pour l’IA. Il vise à automatiser le cycle de vie des modèles, de leur entraînement jusqu’à leur mise en production.

Principes clés :

Outils populaires :

📊 Monitoring & Maintenance

Une fois en production, un modèle doit être surveillé pour :

Exemples d’outils de monitoring :

📈 Scalabilité

Un bon système MLOps permet aussi de scaler horizontalement ou verticalement :

Techniques :

Sections du Chapitre