6 conseils pour mettre en production vos algorithmes ML/DL

Les algorithmes de machine learning (ML) et deep learning (DL) sont des outils puissants qui peuvent être utilisés pour résoudre un large éventail de problèmes. La demande liée à ces algorithmes augmente, tout comme la nécessité de les mettre en production. Cependant, la mise en production de ces algorithmes peut être une tâche ardue en raison d’un certain nombre de difficultés, devant être résolues avant une utilisation efficace dans le monde réel.

Problèmes liés au développement de l’algorithme de ML/DL

     1. Quantité importante de données

L’une des principales difficultés rencontrées lors de la mise en production d’algorithmes de ML/DL (DL principalement) est que ces systèmes nécessitent des quantités importantes de données à des fins d’entraînement et de validation. Sans suffisamment de données de haute qualité, il est difficile pour le système d’apprendre comment réagir au mieux en fonction de certaines entrées, ce qui peut entraîner de mauvaises performances dans les applications du monde réel.

Solution : Pour surmonter ce problème, les entreprises doivent s’attacher à collecter le plus de données pertinentes possible avant de développer leurs modèles, afin de disposer d’un matériel abondant pendant les phases d’entraînement et de validation. Dans le cas où la quantité de données serait limitée, l’utilisation de modèles pré-entraînés pouvant être affinés en fonction du problème et des données spécifiques, peut également être une solution prodiguant de bon résultats.

     2. Prétraitement des données

La mise en production des algorithmes de ML/DL nécessite un prétraitement approfondi des données. Les données d’entrée de ces algorithmes doivent être nettoyées, formatées et transformées de manière à convenir à l’algorithme. Par exemple, les valeurs manquantes doivent être complétées, les variables catégorielles doivent être codées et les données doivent être mises à l’échelle. Ces tâches peuvent prendre du temps et demander beaucoup d’efforts.

Solution : L’automatisation est la clé pour surmonter cette difficulté, en utilisant des bibliothèques comme pandas, numpy et scikit-learn. Ces bibliothèques fournissent un large éventail d’outils pour le prétraitement des données, ce qui facilite le nettoyage, le formatage et la transformation des données. En outre, l’utilisation de pipelines de prétraitement des données peut contribuer à rationaliser le processus et à le rendre plus efficace. Finalement, les entreprises doivent utiliser des techniques telles que le feature engineering (qui consiste à créer de nouvelles variables à partir de variables existantes) et la réduction de la dimensionnalité (qui réduit le nombre de caractéristiques utilisées) pour s’assurer que leurs modèles n’ont accès qu’aux informations pertinentes nécessaires à une prise de décision précise.

     3. Sélection et réglage fin des modèles

Une autre difficulté dans la mise en production des algorithmes de ML/DL est la sélection et le réglage fin du modèle approprié. Il existe de nombreux types de modèles parmi lesquels choisir, et chacun a ses propres forces et faiblesses. Le modèle doit être sélectionné en fonction du problème et des données spécifiques, puis affiné pour obtenir les meilleures performances. Ce processus peut prendre du temps et nécessite beaucoup d’expérimentation.

Solution : L’utilisation de modèles pré-entraînés, qui peuvent être affinés en fonction du problème et des données spécifiques, peut être une bonne solution. De plus, l’utilisation d’un cadre de sélection et de réglage fin des modèles, tel que Keras Tuner, peut aider à automatiser le processus et à le rendre plus efficace.

Problèmes liés à l’environnement de production

     1. Déploiement

Une fois qu’un modèle a été sélectionné et affiné, la difficulté suivante consiste à le déployer et à le maintenir dans un environnement de production. Le modèle doit être déployé dans un environnement prêt pour la production, tel qu’une plateforme Cloud. Il peut s’agir d’une tâche complexe qui nécessite des connaissances et une expertise spécialisées.

Solution : L’utilisation de services cloud tels que AWS, Azure ou GCP peut simplifier le processus de déploiement et le rendre plus efficace. De plus, l’utilisation de la technologie de conteneurisation comme Docker et Kubernetes peut contribuer à rendre le processus de déploiement et de maintenance plus facile à gérer.

     2. Scalabilité

Un autre problème courant rencontré lors du déploiement est la scalabilité ; il s’agit de s’assurer que votre système peut gérer des charges de travail accrues sans compromettre les niveaux de performance ou les taux de disponibilité en raison de limitations matérielles imprévues telles que les contraintes de mémoire, etc.

Solution : Le moyen le plus efficace de résoudre les problèmes de scalabilité avant d’arriver à un déploiement à grande échelle est de planifier la capacité de manière approfondie et d’effectuer des tests de charge à chaque étape du cycle de développement, depuis le prototype initial jusqu’au jour de la mise en service. Lors des tests de charge, des scénarios d’utilisation réalistes doivent être simulés tout en suivant les indicateurs de performance clés tels que les temps de réponse, l’utilisation de la mémoire et le débit. Si des goulets d’étranglement sont rencontrés, des mesures appropriées doivent être prises en conséquence, par exemple un serveur plus puissant peut être nécessaire si le goulet d’étranglement est dû à un manque de puissance de traitement.

     3. Monitoring & maintenance

Une fois déployé, le modèle doit être surveillé et maintenu pour s’assurer qu’il fonctionne comme prévu. Un défi important est de s’assurer que le modèle est capable de fonctionner avec précision sur de nouveaux ensembles de données en dehors de leur environnement d’entraînement et de validation. On souhaite ainsi éviter d’une part l‘overfitting, c’est-à-dire avoir un algorithme performant sur ses données d’entraînement mais qui échoue lamentablement lorsqu’on lui présente des exemples inédits provenant d’autres domaines. D’autre part, on souhaite assurer une bonne précision du modèle tout au long des étapes de  développement, de test et de déploiement.

Solution : Pour lutter contre l’overfitting, il est important de s’assurer que votre modèle a été correctement entraîné en utilisant divers ensembles de données qui représentent le maximum de scénarios possibles du monde réel qu’il pourrait rencontrer une fois déployé dans des environnements de production. Deuxièmement, afin d’assurer une bonne précision du modèle tout au long des étapes, il est important que ces dernières suivent une méthodologie cohérente, sinon les divergences entre chaque étape pourraient entraîner des erreurs dans votre modèle. Ainsi, les organisations doivent adhérer à des protocoles strictement définis à chaque étape, y compris en utilisant des mesures de contrôle de la qualité comme la validation croisée pendant la phase de développement, en effectuant des tests approfondis en utilisant de multiples ensembles de données avant le déploiement et en surveillant les performances en cours après la mise en ligne.

Synthèse

La mise en production d’algorithmes de ML/DL nécessite une planification minutieuse au sein de plusieurs équipes, notamment des ingénieurs, des développeurs et des chefs de produit, qui travaillent ensemble à une mise en œuvre réussie :

1 – Recueillir une quantité suffisante de données d’entrée de haute qualité et assurer une diversité suffisante dans l’ensemble des données utilisées pour former le modèle et surveiller les mesures de précision tout au long du cycle de développement.

2 – Automatiser le prétraitement des données d’entrée, effectuer le feature engineering et la réduction des dimensionalités.

3 – Développer le modèle selon les spécifications de conception.

4 – Exécuter des tests de validation croisée.

5 – Effectuer des tests approfondis en utilisant plusieurs ensembles de données et mener des expériences régulières sur des ensembles de données de test inédits avant le déploiement à grande échelle.

6 – Entreprendre une planification approfondie de la capacité et des simulations réalistes de scénarios utilisateurs via des tests de charge.

7 – S’assurer que les ressources serveurs disponibles sont suffisantes pour répondre à la charge de travail attendue.

8 – Déployer le modèle en s’aidant des services cloud et de la conteneurisation.

9 – Surveiller de près les performances du système après son lancement et apporter les ajustements nécessaires, le cas échéant.