L’apprentissage automatique est l’une des technologies les plus perturbatrices dans les industries d’aujourd’hui. Malgré cette polyvalence et ce potentiel, de nombreuses organisations ont du mal à tirer parti du plein potentiel de cette technologie, en particulier dans des secteurs comme la fabrication qui manquent de compétences et de connaissances généralisées en ML.
Les coûts initiaux élevés, les déploiements complexes, les problèmes de qualité des données et les faibles retours sur investissement (ROI) entravent les projets de fabrication ML. Si l’industrie espère mettre en œuvre cette technologie de manière efficace, elle a besoin d’une meilleure approche pour développer et utiliser ces modèles. MLOps offre une solution idéale.
Qu’est-ce que MLOps ?
Comme son nom l’indique, MLOps emprunte beaucoup à la pratique de DevOps, qui représente désormais, selon Statista, 47% des projets de développement de logiciels. Tout comme DevOps associe développement et opérations pour promouvoir l’intégration continue (CI) et la livraison (CD) dans le développement de logiciels, MLOps applique CI et CD à la programmation et au déploiement de modèles ML.
Étant donné que les modèles ML sont uniques par rapport aux autres types de logiciels, il existe des différences importantes entre MLOps et DevOps. Plus particulièrement, CI et CD doivent tenir compte des relations entre le code, le modèle et les données d’entrée, et pas seulement le code lui-même.
MLOps évalue et teste en permanence les modèles et les données d’apprentissage automatique en plus du pipeline de développement qui produit ces modèles. Contrairement à de nombreuses approches conventionnelles du déploiement de ML, il automatise également une grande partie des phases de formation et de test du modèle. Cette automatisation et cette étroite collaboration entre les scientifiques des données, les ingénieurs logiciels et les utilisateurs finaux apportent les avantages de DevOps à l’apprentissage automatique.
Comment les MLOps peuvent profiter à la fabrication
Avec de nombreux fabricants utilisant ML pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’optimisation des usines et des tâches similaires, MLOps offre de nombreux avantages à l’industrie. Voici quelques-uns des plus significatifs.
Déploiement ML plus rapide
Comme DevOps, MLOps peut raccourcir les délais de développement et de déploiement. Cet avantage est essentiel dans une industrie comme la fabrication qui est confrontée à des délais serrés et à des pressions pour raccourcir les délais.
Les fabricants qui utilisent l’apprentissage automatique le font généralement pour accroître leur efficacité, en automatisant les tâches manuelles répétitives. Des processus tels que les audits d’inventaire nécessitent souvent plusieurs passages, l’automatisation est donc une alternative idéale, mais si le développement de ces outils automatisés prend trop de temps, cela contrecarre ces avantages. La rationalisation du déploiement via MLOps permet aux fabricants de tirer parti de ces outils plus rapidement.
En raccourcissant les cycles de développement ML, les fabricants réduisent également les coûts associés. Cela peut aider à surmonter les obstacles financiers à l’adoption de l’apprentissage automatique, en aidant les petits fabricants à capitaliser sur la technologie et à générer des retours sur investissement rapides.
Des informations de ML plus fiables
Les MLOps peuvent également rendre les modèles ML des fabricants plus fiables dans la pratique. L’augmentation de la précision provient en grande partie de l’examen et des tests continus des fabricants de données qui alimentent ces modèles.
Gartner estime que des données de mauvaise qualité coûtent aux entreprises 12,9 millions de dollars par an en moyenne. Des données inexactes produisent des résultats peu fiables, ce qui limite la faisabilité économique de l’apprentissage automatique dans de nombreux cas. L’approche proactive et continue de MLOps pour garantir que les données d’entrée répondent à des normes de qualité fiables garantit que les modèles ML des fabricants produisent des informations précises.
MLOps résout également la déconnexion entre les scientifiques des données et les utilisateurs finaux qui interfère avec la satisfaction des attentes du projet ML. Dans MLOps, les développeurs et les fabricants travaillent en étroite collaboration, même après avoir formé un modèle ML. Cette collaboration permet de créer et de former des systèmes qui s’alignent plus étroitement sur les besoins et les objectifs des fabricants, les rendant plus pratiques.
Permettre la flexibilité
Les modèles d’apprentissage automatique doivent également être flexibles pour être utiles aux fabricants. Les perturbations dramatiques de la chaîne d’approvisionnement et les changements de la demande au cours des dernières années ont mis en évidence la nécessité pour la fabrication de devenir une industrie plus agile et adaptative. Par conséquent, leurs outils ML doivent également être capables de s’adapter à l’évolution des processus, des objectifs et des technologies.
Selon PR Newswire, près des trois quarts des fabricants américains et britanniques ont investi dans de nouvelles technologies au milieu de la pandémie et presque tous prévoient de poursuivre cette tendance. Au milieu de ce changement, un modèle ML conçu autour des flux de travail et de l’équipement existants d’un fabricant ne restera pas pertinent longtemps. L’installation aura besoin d’un modèle mis à jour et MLOps offre l’agilité nécessaire pour prendre en charge ce changement.
L’automatisation de MLOps, les cycles de développement raccourcis et les modèles versionnés facilitent la reproduction des modèles ML. Les fabricants peuvent utiliser cela à leur avantage en ajustant et en mettant en œuvre des systèmes mis à jour en un minimum de temps, ce qui les aide à s’adapter aux circonstances changeantes.
Cybersécurité améliorée
Adopter un modèle MLOps aidera également le secteur à devenir plus sûr. Selon IBM, à mesure que les fabricants ont mis en œuvre une technologie plus connectée, ils sont devenus l’industrie la plus attaquée en matière de cybercriminalité. Étant donné que l’apprentissage automatique implique de gros volumes de données, il a besoin de plus de protection pour faire face à ce risque croissant.
Le principal avantage de MLOps en matière de sécurité est l’accent mis sur la collaboration. Avec les développeurs et les utilisateurs finaux travaillant ensemble depuis le début, il est plus facile de comprendre et de prendre en compte les besoins uniques des fabricants en matière de cybersécurité. Le pipeline de développement continu permet également des audits et des mises à jour de sécurité en continu.
Une cybersécurité fiable dépend du développement et de la mise en œuvre de logiciels. Le principe DevSecOps consistant à rassembler ces parties garantit une approche globale des vulnérabilités de sécurité à chaque étape.
Les MLOps peuvent libérer le potentiel de l’industrie 4.0
L’apprentissage automatique est une pièce maîtresse du puzzle pour capitaliser sur les initiatives de l’industrie 4.0 des fabricants de données. MLOps fournit la voie à suivre pour tirer parti de l’apprentissage automatique tout en s’attaquant à ses obstacles les plus courants. Alors que de plus en plus de fabricants adoptent les MLOps, l’industrie peut entrer en toute confiance dans un avenir plus centré sur les données.