Au cours des deux dernières années, les grandes entreprises ont intensifié leurs efforts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Pour appliquer des modèles à des centaines de cas d'utilisation, les organisations doivent opérationnaliser leurs modèles d'apprentissage automatique dans toute l'organisation. Au centre de cet effort de mise à l'échelle se trouve le ModelOps.

ModelOps (opérations de modèle) fait généralement référence au développement d'un modèle d'analyse qui passe du laboratoire à la production informatique. Il s'agit d'une variante DevOps et suit les principes DevOps pour garantir la conformité informatique, la sécurité et la gérabilité. Comme DevOps est conçu pour se concentrer sur le développement d'applications, ModelOps se concentre sur l'analyse. Comme l'explique le site SAS.com: "ModelOps permet de transférer des modèles le plus rapidement possible entre les différentes phases (laboratoire, validation, test et déploiement), tout en assurant la production de résultats de qualité. Axée sur la surveillance continue et le recalibrage des modèles, cette approche assure aussi des performances optimales". Ceci est vital pour l'analyse prédictive, permettant la livraison continue et le développement et le déploiement efficaces des modèles.

Devenir ingénieur DevOps - GOMYCODE
Apprendre l’orchestration et le déploiement des applications : l’intégration continue, le déploiement continu, la manipulation des conteneurs - GOMYCODE Tunisie

Alors qu'un grand nombre d'organisations s'appuient sur des modèles d'apprentissage automatique pour tirer de nouvelles informations à partir de données volumineuses, ces modèles d'apprentissage automatique ne sont pas limités par le nombre de dimensions de données auxquelles ils peuvent accéder efficacement et utiliser de grandes quantités de données non structurées pour identifier des modèles à des fins prédictives. Mais le développement et le déploiement de modèles ne sont pas une tâche facile.

ModelOps est au centre de l'approche IA d'entreprise de chaque organisation. Il permet à la technologie de faire converger plusieurs objets, solutions et cadres d'IA tout en maintenant l'évolutivité et la gouvernance. Un ensemble diversifié de modèles d'intelligence artificielle et de décision opérationnelles, y compris l'apprentissage automatique, les graphiques de connaissances, les règles, l'optimisation et les modèles linguistiques.

Créez votre première intelligence artificielle
Créez votre IA, apprenez la data vizualisation avec Python et maitrisez la data à GOMYCODE Tunisie

Utilisation intelligente de l'automatisation de l'IA et du DevOps

L'adoption de l'automatisation de la gestion du cycle de vie de l'IA aidera à rationaliser la méthode de gestion des applications et des modèles et à examiner ou repenser un processus de bout en bout pour favoriser l'apprentissage continu et gérer les modèles avec un accent particulier sur la formation et les données de sortie. L'utilisation de l'IA aidera à automatiser les processus DevOps de base, tels que la maintenance et le contrôle automatiques de l'infrastructure, les tests automatisés et l'amélioration des processus basés sur l'IA, et l'assurance qualité basée sur l'IA.

Synchronisation DevOps et ModelOps

La synchronisation du développement des applications et des cycles de vie des modèles aidera également à garantir que ceux-ci sont efficacement mis en œuvre dans les applications opérationnelles et que les résultats reviennent au recyclage des modèles et au développement des mises à niveau des applications.

Les technologies impliquées dans ModelOps

Les données multi-cloud et architecture d'IA sont les principales technologies émergentes dans ModelOps. Investir dans une infrastructure et des micro-services basés sur les données et sur le cloud aidera les entreprises à accélérer la croissance et le déploiement de logiciels, ainsi que la portabilité des charges de travail et des modèles via plusieurs clouds.

Pour tirer pleinement parti d'une approche basée sur des modèles, utilisez des modèles d'IA en dehors de l'apprentissage automatique, tels que des modèles organisationnels, des modèles d'optimisation et des modèles transformationnels qui seront utiles aux entreprises.

Quant à la gouvernance de l'IA à grande échelle, elle contribuera à garantir que les modèles sont gouvernés, fiables et explicables et contribuera à la création de mises en œuvre cohérentes avec les priorités du marché, la législation relative à la conformité et évolutives pour s'adapter à l'évolution des besoins commerciaux à grande échelle.

Retrouvez également sur Gomytech: