📖 Définition

Le MLOps est un ensemble de pratiques qui unifient le développement de modèles d'apprentissage automatique et leur déploiement en production. Cette discipline combine génie logiciel, ingénierie des données et exploitation informatique pour automatiser et fiabiliser le cycle de vie complet des modèles. Le MLOps couvre l'entraînement reproductible, le suivi des versions, la surveillance des performances et la mise à jour continue. Son objectif est de réduire l'écart entre la phase expérimentale et l'utilisation concrète.

💬 En termes simples

Pensez au processus de contrôle de qualité dans une usine de transformation alimentaire au Québec : il ne suffit pas de créer une bonne recette en laboratoire, il faut s'assurer que chaque lot respecte les mêmes standards. Le MLOps applique cette même rigueur industrielle aux modèles d'intelligence artificielle.

🎯 Exemple concret

Desjardins applique des pratiques MLOps pour ses modèles de détection de fraude. Une entreprise de commerce électronique québécoise actualise automatiquement ses algorithmes de recommandation chaque semaine. Le ministère de la Santé intègre le MLOps dans sa plateforme d'analyse prédictive des urgences hospitalières.

💡 Le saviez-vous ?

Environ 60 % des modèles d'apprentissage automatique développés en entreprise n'atteignent jamais la production, principalement faute de pratiques MLOps structurées. Le terme s'inspire du mouvement DevOps, mais ajoute des défis propres à l'IA comme la dérive des données.

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