MLOps

Définition

Le MLOps, contraction de Machine Learning et DevOps, désigne l'ensemble des pratiques et outils visant à automatiser et industrialiser le cycle de vie complet des modèles de machine learning, du développement jusqu'au monitoring en production. Il couvre le versionnage des données et des modèles, avec des outils comme DVC ou MLflow, l'intégration et le déploiement continus adaptés aux artefacts ML, l'orchestration de pipelines d'entraînement reproductibles via Kubeflow ou Airflow, et le monitoring post-déploiement pour détecter la dérive de performance, model drift, ou la dérive des données, data drift. Le MLOps répond à un problème récurrent : un modèle performant en environnement de test se dégrade souvent en production faute de suivi rigoureux, de gouvernance des versions et de processus de réentraînement automatisé. Sur le plan de la sécurité, le MLOps introduit une surface d'attaque spécifique couverte par le framework MITRE ATLAS : empoisonnement du pipeline d'entraînement, compromission d'un registre de modèles, ou exfiltration de données via des artefacts de modèle contenant du code exécutable, comme certains fichiers pickle piégés. Un RSSI doit intégrer les pipelines MLOps dans son périmètre d'audit au même titre qu'une chaîne CI/CD classique, en appliquant les principes de supply chain security aux modèles et aux jeux de données.

Description

Le MLOps (Machine Learning Operations) est l'ensemble des pratiques combinant ML et DevOps pour automatiser et industrialiser le cycle de vie des modèles : développement, déploiement, monitoring et réentraînement continu. Il réduit le délai entre l'expérimentation et la mise en production fiable.

Fonctionnement

Un pipeline MLOps typique couvre : la gestion des données (feature store, data versioning avec DVC), l'expérimentation (MLflow, W&B), le packaging (Docker, ONNX), le déploiement (Kubernetes, SageMaker, Vertex AI), et le monitoring (Evidently, Grafana, Prometheus) avec déclenchement automatique du réentraînement.

Points clés

Le CI/CD pour les modèles ML diffère du CI/CD applicatif : les tests incluent la validation des métriques et des distributions de données
La traçabilité des données et modèles (lineage) est critique pour les audits et la conformité réglementaire AI Act
LLMOps est la spécialisation MLOps pour les LLMs couvrant le versioning de prompts et le monitoring des hallucinations

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