Comparaison de plus de 45 outils MLOps en in 2026
Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) intègrent les principes DevOps à l'apprentissage automatique, du déploiement des modèles à leur maintenance, afin d'automatiser les transitions entre les pipelines d'entraînement et de déploiement.
Découvrez plus de 45 outils MLOps pour différentes composantes du cycle de vie du ML, tels que :
- outils de gestion des données
- Outils d'opérationnalisation
- Outils de modélisation
- Plateformes MLOps de bout en bout .
Quels sont les types de fournisseurs de solutions MLOps ?
MLOps open source
63 % des organisations de différents secteurs et 72 % du secteur technologique ont déclaré utiliser des outils d'IA open source. 1 Plus des trois quarts des répondants (76 %) ont déclaré qu’ils s’attendaient à augmenter leur utilisation de l’IA open source au cours de l’année à venir. 2 Rien que sur GitHub , on compte 180 millions de développeurs et 3 millions d'organisations qui contribuent à 200 millions de projets. 3
Il n'est donc pas surprenant de trouver des outils open source avancés dans le domaine de l'IA et du ML. Ces outils se concentrent sur des tâches spécifiques au sein du MLOps plutôt que sur la gestion complète du cycle de vie du machine learning. Ils nécessitent généralement un environnement de développement en Python et R.
Startups proposant des MLOps
À l'instar des outils open source, la plupart des startups du secteur MLOps proposent des outils dédiés à des tâches spécifiques. Contrairement aux outils open source, les startups privilégient généralement des outils destinés à des utilisateurs non techniques.
Géants de la tech qui fournissent des MLOps
Il existe des outils open source développés par des géants de la technologie qui répondent à des cas d'utilisation spécifiques dans les pratiques MLOps. Cependant, le paysage des solutions MLOps de bout en bout (ou plateformes MLOps) est dominé par des géants de la technologie tels que Google, Microsoft ou Alibaba.
Analyse comparative : Principales fonctionnalités de la plateforme MLOps
Quels sont les différents types d'outils MLOps ?
Les outils MLOps se répartissent généralement en trois catégories :
- Gestion des données
- Modélisation
- opérationnalisation
Il existe également des outils pouvant être considérés comme des « plateformes MLOps », assurant une gestion complète du cycle de vie de l'apprentissage automatique.
Nous explorerons successivement les outils pour chaque tâche au sein des principaux domaines et des plateformes MLOps.
Solutions majeures de gestion des données
Principaux outils d'étiquetage des données
Les outils d'étiquetage de données (également appelés outils d'annotation , de marquage ou de classification) servent à étiqueter de grands volumes de données, comme des textes, des images ou des fichiers audio. Ces données étiquetées sont ensuite utilisées pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé afin de prédire le comportement de nouvelles données non étiquetées. Voici quelques exemples d'outils d'étiquetage de données :
Pour en savoir plus, consultez notre article sur le choix d'un prestataire d'annotation de données . N'oubliez pas non plus de consulter notre liste de services d'annotation de données .
Versionnage des données de haut niveau
Les outils de gestion des versions de données permettent de gérer différentes versions d'ensembles de données et de les stocker de manière accessible et organisée. Cela permet aux équipes de science des données d'obtenir des informations précieuses, comme l'impact des modifications de données sur les performances des modèles et la compréhension de l'évolution des ensembles de données.
Voici quelques outils de gestion de versions de données populaires :
Solutions de modélisation
Outils d'ingénierie des fonctionnalités de pointe
Les outils d'ingénierie des caractéristiques automatisent l'extraction de caractéristiques pertinentes à partir de jeux de données bruts afin de créer de meilleures données d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique. Ces outils peuvent accélérer le processus d'ingénierie des caractéristiques pour les applications courantes et les problèmes génériques. Toutefois, il peut être nécessaire d'améliorer les résultats d'ingénierie des caractéristiques générés automatiquement à l'aide de connaissances du domaine. Voici quelques outils d'ingénierie des caractéristiques :
Principaux outils de suivi des expériences
Le développement de projets d'apprentissage automatique implique la réalisation de multiples expériences avec différents modèles, paramètres de modèles ou données d'entraînement. Les outils de suivi des expériences enregistrent toutes les informations nécessaires sur les différentes expériences menées pendant l'entraînement du modèle. Cela permet de suivre les versions des composants expérimentaux et les résultats, et de comparer les différentes expériences. Voici quelques exemples d'outils de suivi des expériences :
Meilleurs outils d'optimisation des hyperparamètres
Les hyperparamètres sont les paramètres des modèles d'apprentissage automatique, tels que la taille d'un réseau de neurones ou les types de régularisation, que les développeurs de modèles peuvent ajuster pour obtenir différents résultats. Les outils d'optimisation des hyperparamètres automatisent le processus de recherche et de sélection des hyperparamètres offrant les meilleures performances aux modèles d'apprentissage automatique. Parmi les outils d'optimisation des hyperparamètres les plus courants, on trouve :
Outils de versionnage de modèles de pointe
Les outils de gestion de versions de modèles aident les data scientists à gérer les différentes versions de leurs modèles d'apprentissage automatique. Des informations telles que la configuration du modèle, les données de provenance, les hyperparamètres, les scores de perte de validation et d'autres métadonnées sont stockées dans un registre de modèles facilement accessible. Ce référentiel de métadonnées permet aux data scientists d'identifier rapidement la configuration utilisée pour construire un modèle particulier, évitant ainsi d'utiliser par inadvertance un modèle incorrect ou obsolète.
Les systèmes de gestion de versions de modèles disposent également de mécanismes permettant de capturer les résultats du modèle pendant l'entraînement, offrant ainsi un aperçu de ses performances à chaque itération. La gestion de versions favorise la reproductibilité, garantissant que les résultats publiés puissent être vérifiés lors d'itérations ou d'études ultérieures.
Voici quelques outils permettant le versionnage des modèles :
Solutions d'opérationnalisation
Outils de déploiement/service de pointe
Les outils de déploiement de modèles d'apprentissage automatique facilitent l'intégration de ces modèles dans un environnement de production pour effectuer des prédictions. Voici quelques exemples d'outils de cette catégorie :
Surveillance des modèles supérieurs
La surveillance des modèles d'apprentissage automatique est essentielle à la réussite des projets de ML, car leurs performances peuvent se dégrader au fil du temps en raison de modifications des données d'entrée. Les outils de surveillance détectent en temps réel les dérives des données et des modèles, ainsi que d'autres anomalies, et déclenchent des alertes basées sur les indicateurs de performance. Cela permet aux data scientists et aux ingénieurs en ML d'intervenir, notamment en réentraînant le modèle , afin de préserver son efficacité.
Les outils de surveillance des modèles comprennent :
Plateformes MLOps présélectionnées
Comme indiqué précédemment, il existe également des outils qui couvrent l'intégralité du cycle de vie du machine learning. Ces plateformes sont souvent proposées par des startups ou des géants de la tech, mais il existe aussi des plateformes open source. Parmi les plateformes MLOps populaires, on peut citer :
Explorez les principales plateformes MLOps de notre sélection rigoureuse et basée sur les données pour trouver celle qui correspond le mieux à vos besoins en matière d'apprentissage automatique.
Autres catégories liées à MLOps
Outils d'assistance MLOps
Ces outils sont utilisés pour aider les développeurs MLOps et LLMOps dans des aspects spécifiques du déploiement MLOps et LLMOps. Ces outils comprennent :
- Les plateformes de stockage de fonctionnalités servent de hub centralisé pour le stockage, la gestion et la diffusion des fonctionnalités d'apprentissage automatique. Elles facilitent la découverte et le partage des valeurs des fonctionnalités, et prennent en charge l'entraînement et le déploiement des modèles. Leurs principales fonctionnalités incluent la création de pipelines d'ingénierie des fonctionnalités, un déploiement efficace des fonctionnalités, la scalabilité, le versionnage, la validation, la gestion des métadonnées et l'intégration aux flux de travail d'apprentissage automatique pour la reproductibilité.
- Cadres d'intégration : Ces cadres facilitent le développement d'applications LLM telles que les analyseurs de documents, les analyseurs de code, les chatbots, etc.
- Bases de données vectorielles (BDV) : Les bases de données vectorielles stockent des données complexes et multidimensionnelles, telles que les dossiers patients, qui combinent symptômes, résultats d’analyses et comportements. Elles permettent de rechercher et d’extraire des données non structurées (images, vidéos, textes et fichiers audio) par leur contenu plutôt que par étiquettes ou balises. Les BDV facilitent le versionnage et la gestion des modèles dans les environnements MLOps et LLMOps.
LLMOps
Les opérations sur les grands modèles de langage constituent un sous-ensemble spécialisé des opérations d'apprentissage automatique (MLOps) conçu pour le développement et le déploiement efficaces de grands modèles de langage (LLM).
LLMOps garantit le maintien d'une qualité élevée des modèles et des données tout au long des projets de science des données en fournissant l'infrastructure et les outils nécessaires.
LLMOps regroupe les plateformes et les utilitaires de gestion des LLM, de leur paramétrage et évaluation à leur déploiement et leur surveillance. Découvrez d'autres outils LLMOps en consultant notre guide de marché basé sur les données.
Gouvernance de l'IA
La gouvernance de l'IA définit les cadres et les politiques qui encadrent le développement, le déploiement et la réglementation des technologies d'IA. Son objectif principal est de promouvoir des pratiques éthiques en matière d'IA et des retombées positives pour la société, tout en réduisant les risques tels que les biais et les conséquences imprévues.
La gouvernance de l'IA est un aspect crucial des projets d'apprentissage automatique ; c'est pourquoi les plateformes MLOP de bout en bout offrent des fonctionnalités de gouvernance de l'IA. Découvrez d'autres outils de gouvernance de l'IA en consultant notre guide complet du marché.
FAQ
MLOps applique des pratiques reproductibles pour rendre le développement, le déploiement et la surveillance du ML plus efficaces et plus fiables.
Si vous avez encore des questions sur les outils et les fournisseurs MLOps ou sur l'intelligence artificielle en général, nous serions ravis de vous aider :
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