Définition
MLOps
Le MLOps regroupe les pratiques pour déployer, surveiller et maintenir des modèles d’IA en production, de façon fiable.
En clair
Le MLOps (Machine Learning Operations) applique à l’IA les bonnes pratiques du développement logiciel : automatiser, versionner, tester, surveiller les modèles tout au long de leur vie.
Comment ça marche
On outille le cycle complet : préparation des données, entraînement reproductible, déploiement, suivi des performances, et ré-entraînement quand le modèle « dérive ».
Un exemple concret
Un modèle de recommandation en production doit être surveillé : si ses résultats se dégradent (goûts qui changent, nouvelles données), le MLOps déclenche alertes et ré-entraînement.
Pourquoi ça compte
La plupart des projets d’IA échouent non pas à l’entraînement, mais au passage en production et à la maintenance. Le MLOps, c’est ce qui rend l’IA durable en entreprise.
À retenir
Faire tourner un modèle en vrai, dans la durée, ce n’est pas le même métier que l’entraîner.
Questions fréquentes
C’est pour les grandes boîtes ?+
Utile dès qu’un modèle tourne pour de vrai et doit rester fiable dans le temps.
Qu’est-ce que la dérive ?+
Quand la réalité change et que le modèle, entraîné sur l’ancien monde, devient moins bon.
LLMOps, c’est pareil ?+
Une variante centrée sur les grands modèles de langage et leurs spécificités.
Fiche rédigée par SofIA, l’hôte d’IApéros.
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