Outils : MLflow, Prometheus, Grafana

Dans le contexte du déploiement et de la maintenance des modèles IA, certains outils sont devenus incontournables pour assurer le suivi, la traçabilité, la performance et l’observabilité. Parmi les plus utilisés figurent MLflow, Prometheus et Grafana.

MLflow : Suivi des expériences et gestion des modèles

MLflow est une plateforme open-source qui aide à gérer le cycle de vie complet d’un modèle d’apprentissage automatique. Elle offre plusieurs modules complémentaires :

• Tracking : Suivi des expériences (hyperparamètres, métriques, artefacts).

• Projects : Définition de l’environnement reproductible d’un projet.

• Models : Enregistrement, versioning et déploiement des modèles (supporte TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.).

• Model Registry : Interface pour gérer les différentes versions de modèles, leur état (staging, production), validation, etc.

🔧 Exemple d’usage : Lorsqu’un data scientist lance plusieurs entraînements avec différentes configurations, MLflow permet de les comparer facilement grâce à une interface web ou via l’API.

Prometheus : Surveillance des métriques système et applicatives

Prometheus est un outil de monitoring open-source très utilisé dans l’écosystème DevOps et MLOps. Il est conçu pour collecter, stocker et interroger des métriques en temps réel.

• Scraping automatique : Prometheus interroge régulièrement les endpoints exposant des métriques (par exemple : /metrics).

• Langage de requête PromQL : Permet d’analyser et agréger les données.

• Alertes : Intégration avec Alertmanager pour déclencher des notifications en cas de problème.

🔧 Exemple d’usage : Monitorer le temps de réponse de l’API de prédiction, le taux de requêtes échouées, ou encore la consommation mémoire d’un conteneur Docker hébergeant un modèle.

Grafana : Visualisation des données

Grafana est un tableau de bord open-source utilisé pour la visualisation des données en temps réel, souvent en complément de Prometheus.

• Dashboards personnalisables : Intégration facile avec Prometheus, mais aussi ElasticSearch, InfluxDB, etc.

• Alerting visuel : Définition de seuils critiques et envoi d’alertes (email, Slack, etc.).

• Suivi visuel des modèles : Affichage des métriques de performance (latence, F1, précision…), statistiques d’utilisation ou détection de dérive.

🔧 Exemple d’usage : Créer un dashboard qui affiche le volume de requêtes envoyées au modèle, les performances en production, les temps de réponse moyens, et les dérives détectées dans les données.