Définition
Le MLOps est l'ensemble des pratiques et des outils qui permettent de mettre des modèles d'apprentissage automatique en production et de les y maintenir de façon fiable. Ces pratiques : versionner les données et les modèles, automatiser l'entraînement et le déploiement, surveiller les performances et ré-entraîner quand elles dérivent. Il applique au machine learning la discipline du DevOps. MLflow, Kubeflow, SageMaker ou Vertex AI en sont des outils courants.
Dans la pratique
La majorité des modèles qui échouent en entreprise échouent après le prototype, faute d'industrialisation : c'est le rôle du MLOps engineer, qui combine compétences data, développement et infrastructure. Le piège est de recruter des data scientists sans personne pour porter leurs modèles jusqu'en production et les surveiller.
Termes liés
Définition rédigée par L'équipe Top Profil. Glossaire mis à jour le . Tous les termes du glossaire.