Data / IA
Comment la MAIF a mis en place une stratégie MLOps
Par Laurent Delattre, publié le 12 octobre 2023
Le MLOps… On en parle beaucoup mais il n’en existe pas de définition claire et les mises en pratique sont encore rares. Samuel Jaulin et Yann Golhen de la MAIF témoignent de l’utilité du MLOps et de son importance pour le développement d’une IA maîtrisée…
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Le monde du Machine Learning (ML) et de l’Intelligence Artificielle (IA) est en constante évolution, et l’une des tendances les plus marquantes de ces dernières années est l’émergence des MLOps. Mais qu’est-ce que MLOps exactement ? Et pourquoi cette approche est-elle si cruciale pour les entreprises d’aujourd’hui ? Comment mettre en œuvre une stratégie MLOps dans son entreprise ?
Pour répondre à ces questions, nous avons profité du Salon Big Data & AI 2023 pour rencontrer Yann Golhen, Responsable de l’équipage Data Scientists à la Direction DATA IA de la MAIF et Samuel Jaulin, Data Scientist, chez la MAIF.
Vers une industrialisation des modèles IA
Selon Samuel Jaulin, le MLOps peut être considéré comme le pendant du DevOps, mais axé sur le Machine Learning et la Data Science. Le MLOps s’inspire en effet des principes du DevOps, qui vise à automatiser et à optimiser le cycle de vie des applications logicielles.
En d’autres termes, avec MLOps, il s’agit d’automatiser toutes les étapes entourant la Data Science, de la préparation des données à la mise en production des modèles. Cela comprend également le test des modèles, la sécurisation de toutes les étapes du processus, et la mise en place de pipelines automatiques.
Conseils et bonnes pratiques
La nécessité des MLOps est née de la transition des entreprises du mode “Data Lab” à une approche plus industrialisée. Comme l’explique Yann Golen, il y a quelques années, la MAIF comme de nombreuses entreprises étaient en mode expérimental. Cependant, à mesure que leur maturité a évolué et que leurs cas d’utilisation ont été déployés à grande échelle, la nécessité d’une stratégie MLOps est devenue évidente. Notamment pour favoriser une meilleure homogénéisation des pratiques. Cette dernière est indispensable pour permettre un partage des savoirs et une transition plus fluide lorsque de nouveaux collègues rejoignent l’équipe ou lorsque des collègues partent. De plus, cela évite d’accumuler de la “dette technique”, c’est-à-dire de refaire des travaux déjà réalisés simplement parce que les pratiques n’ont pas été standardisées.
Nos invités expliquent comment la MAIF a mis en œuvre en pratique sa stratégie MLOps, les différentes étapes de ce voyage et les outils adoptés. Surtout, ils reviennent sur les erreurs à ne pas commettre et livrent leurs conseils pour garantir le succès d’une telle initiative.
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