Un Lead Time amélioré avec le MLOps

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MLOps repose sur l'idée que le Machine Learning doit être traité comme un processus continu, plutôt que comme un événement ponctuel, et que les équipes en charge des produits d'intelligence artificielle doivent travailler en étroite collaboration avec d'autres équipes de l'entreprise afin de garantir que les modèles d'apprentissage automatique sont précis, à jour et facilement accessibles.

L'objectif de MLOps est de permettre aux organisations de déployer et de maintenir rapidement et facilement des modèles ML, et d'utiliser ces modèles pour éclairer les décisions commerciales et stimuler l'innovation. Pour y parvenir, MLOps souligne l'importance de l'automatisation, de la collaboration et de l'amélioration continue - des notions essentielles pour l'industrialisation, qu'on retrouvera pour le DevOps ou le DataOps, par exemple.

Un certain nombre de principes clés sont au cœur de MLOps, notamment :

• L'automatisation : MLOps souligne l'importance d'automatiser autant que possible le processus de ML, afin de réduire les erreurs, d'améliorer l'efficacité et de permettre une prise de décision plus rapide.
• La collaboration : MLOps encourage une culture de collaboration entre les équipes ML et les autres équipes de l'organisation, afin de garantir que les modèles ML soient précis, à jour et facilement accessibles.
• L'amélioration continue : MLOps encourage une culture d'amélioration continue, dans laquelle les équipes ML cherchent constamment des moyens d'optimiser leurs processus et d'améliorer la qualité et la fiabilité de leurs modèles.

Dans l'ensemble, MLOps est un ensemble de pratiques et de principes conçus pour permettre aux organisations de créer, monitorer et faire vivre des services innovants basés sur du Machine Learning.