MLOps

Le MLOps (Machine Learning Operations) est une pratique qui combine le développement de modèles de machine learning (ML) avec les opérations informatiques pour améliorer l'efficacité et la collaboration dans le déploiement des modèles d'intelligence artificielle (IA). Inspiré des méthodologies DevOps, MLOps vise à automatiser et standardiser l'ensemble du cycle de vie des modèles de ML, depuis leur conception et formation jusqu’à leur mise en production et maintenance. Cette approche permet de gérer les modèles à grande échelle, de faciliter leur mise à jour en fonction des nouvelles données, et d'assurer une surveillance continue pour garantir leur performance et fiabilité. MLOps aide à créer des solutions de machine learning robustes, en intégrant le travail des équipes de data science, de développement logiciel et d'infrastructure dans un flux de travail cohérent et reproductible.