Comparer 45+ outils MLOps
Les opérations de machine learning (MLOps) intègrent les principes DevOps dans le machine learning, du déploiement à la maintenance des modèles, afin d'automatiser les transitions entre les pipelines d'entraînement et de déploiement
Découvrez 45+ outils MLOps pour différents composants du cycle de vie du ML, tels que :
- Solutions de gestion des données
- Solutions d'opérationnalisation
- Solutions 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 % dans le secteur technologique ont déclaré utiliser des outils d'IA open source, tandis que plus de trois quarts des répondants (76 %) ont indiqué s'attendre à augmenter leur utilisation de l'IA open source au cours de l'année à venir.1 Rien que sur GitHub, on compte 180 millions de développeurs et 3 millions d'organisations contribuant à 200 millions de projets.2
Il n'est donc pas surprenant qu'il existe des boîtes à outils open source avancées dans le paysage de l'IA et du ML. Les outils open source se concentrent sur des tâches spécifiques au sein des MLOps plutôt que de fournir une gestion du cycle de vie du machine learning de bout en bout. Ces outils et plateformes nécessitent généralement un environnement de développement en Python et R.
Startups qui proposent des MLOps
Comme les outils open source, la plupart des startups du paysage MLOps fournissent des outils pour des tâches spécifiques au sein des MLOps. Contrairement à l'open source, les startups ont tendance à proposer des outils destinés aux utilisateurs non techniques.
Géants technologiques qui fournissent des MLOps
Il existe des outils open source développés par des géants technologiques qui traitent des cas d'usage spécifiques dans les pratiques MLOps. Cependant, le paysage des solutions MLOps de bout en bout (ou plateformes MLOps) est dominé par des géants technologiques tels que Google, Microsoft, ou Alibaba.
Analyse comparative : principales fonctionnalités des plateformes 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 qui peuvent être considérés comme des « plateformes MLOps », offrant une gestion du cycle de vie du machine learning de bout en bout.
Nous explorerons successivement les outils pour les tâches individuelles au sein des principaux domaines et les plateformes MLOps.
Principales solutions de gestion des données
Meilleurs outils d'étiquetage des données
Les outils d'étiquetage des données (également appelés outils d'annotation de données, de balisage ou de classification) sont utilisés pour étiqueter de grands volumes de données telles que des textes, des images ou de l'audio. Les données étiquetées sont ensuite utilisées pour entraîner des algorithmes de machine learning supervisé afin de faire des prédictions sur de nouvelles données non étiquetées. Voici quelques exemples d'outils d'étiquetage des données :
Meilleurs outils de versionnage des données
Les outils de versionnage des données (également appelés contrôle de version des données) permettent de gérer différentes versions des jeux de données et de les stocker de manière accessible et bien organisée. Cela permet aux équipes de science des données d'obtenir des informations telles que l'identification de l'impact des modifications des données sur les performances des modèles et la compréhension de l'évolution des jeux de données.
Voici quelques outils de versionnage des données populaires :
Solutions de modélisation
Meilleurs outils d'ingénierie des caractéristiques
Les outils d'ingénierie des caractéristiques automatisent le processus d'extraction de caractéristiques utiles à partir de jeux de données bruts afin de créer de meilleures données d'entraînement pour les modèles de machine learning. Ces outils peuvent accélérer le processus d'ingénierie des caractéristiques pour des applications courantes et des problèmes génériques. Cependant, il peut être nécessaire d'améliorer les résultats d'ingénierie des caractéristiques générés par la machine à l'aide de connaissances du domaine. Voici quelques outils d'ingénierie des caractéristiques :
Meilleurs outils de suivi d'expériences
Le développement de projets de machine learning implique l'exécution de multiples expériences avec différents modèles, paramètres de modèle ou données d'entraînement. Les outils de suivi d'expériences enregistrent toutes les informations nécessaires sur les différentes expériences pendant l'entraînement du modèle. Cela permet de suivre les versions des composants de l'expérience et les résultats et permet une comparaison entre les différentes expériences. Voici quelques exemples d'outils de suivi d'expériences :
Meilleurs outils d'optimisation des hyperparamètres
Les hyperparamètres sont les paramètres des modèles de machine learning tels que la taille d'un réseau neuronal ou les types de régularisation que les développeurs de modèles peuvent ajuster pour obtenir différents résultats. Les outils de réglage ou d'optimisation des hyperparamètres automatisent le processus de recherche et de sélection des hyperparamètres qui offrent des performances optimales pour les modèles de machine learning. Les outils de réglage des hyperparamètres populaires incluent :
Meilleurs outils de versionnage de modèles
Les outils de versionnage de modèles aident les data scientists à gérer différentes versions de modèles de ML. 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 stockage de métadonnées aide les data scientists à identifier rapidement la configuration qu'ils ont utilisée pour construire un modèle particulier, en s'assurant qu'ils n'utilisent pas par inadvertance un modèle incorrect ou obsolète.
Les systèmes de versionnage de modèles disposent également de mécanismes pour capturer les sorties du modèle pendant l'entraînement, fournissant un aperçu de la performance d'un modèle donné pour chaque itération. Le versionnage aide à promouvoir la reproductibilité, garantissant que les résultats publiés peuvent être vérifiés dans des itérations ou des investigations futures.
Voici quelques outils qui permettent le versionnage de modèles :
Solutions d'opérationnalisation
Meilleurs outils de déploiement / service de modèles
Les outils de déploiement de modèles de machine learning facilitent l'intégration des modèles de ML dans un environnement de production pour effectuer des prédictions. Voici quelques outils de cette catégorie :
Meilleurs outils de surveillance de modèles
La surveillance des modèles de machine learning est cruciale pour le succès des projets de ML, car les performances des modèles peuvent se dégrader en raison des changements dans les données d'entrée. Les outils de surveillance détectent les dérives des données et des modèles, ou d'autres anomalies, en temps réel et déclenchent des alertes basées sur des métriques de performance. Cela permet aux data scientists et aux ingénieurs ML de prendre des mesures, telles que le réentraînement du modèle, pour maintenir son efficacité.
Les outils de surveillance de modèles incluent :
Ajouter comme source préféréePlateformes MLOps de bout en bout présélectionnées
Comme mentionné ci-dessus, il existe également des outils qui couvrent le cycle de vie du machine learning de bout en bout. Ces plateformes sont souvent fournies par des startups ou des géants technologiques, mais il existe aussi des plateformes open source. Les plateformes MLOps populaires incluent :
Autres catégories liées aux MLOps
Outils d'assistance MLOps
Ces outils sont utilisés pour assister les développeurs MLOps et LLMOps dans des aspects spécifiques du déploiement MLOps et LLMOps. Ces outils incluent :
- Stores de caractéristiques : Les stores de caractéristiques servent de hub centralisé pour le stockage, la gestion et la fourniture des caractéristiques de ML. Ils facilitent la découverte et le partage des valeurs de caractéristiques, prenant en charge à la fois l'entraînement et le service des modèles. Les fonctionnalités clés incluent la capacité de créer des pipelines d'ingénierie des caractéristiques, un service efficace des caractéristiques, la scalabilité, le versionnage, la validation, la gestion des métadonnées et l'intégration avec les workflows de ML pour la reproductibilité.
- Frameworks d'intégration : Ces frameworks aident à développer des applications LLM telles que des analyseurs de documents, des analyseurs de code, des chatbots, etc.
- Bases de données vectorielles (VD) : Les bases de données vectorielles stockent des données complexes et multidimensionnelles comme les dossiers de patients qui combinent symptômes, résultats de laboratoire et schémas comportementaux. Les VD peuvent rechercher et extraire des données non structurées (comme les images, la vidéo, le texte et l'audio) par contenu plutôt que par étiquettes ou balises. Les VD peuvent aider au versionnage et à la gestion des modèles dans les MLOps et LLMOps.
Opérations LLM (LLMOps)
Les opérations de grands modèles de langage sont un sous-ensemble spécialisé des opérations de machine learning (MLOps) adapté au développement et au déploiement efficaces des grands modèles de langage (LLMs).
Les LLMOps garantissent que la qualité du modèle reste élevée et que la qualité des données est maintenue tout au long des projets de science des données en fournissant l'infrastructure et les outils.
Les LLMOps englobent des plateformes et des utilitaires pour la gestion des LLMs, du fine-tuning et de l'évaluation au déploiement et à la surveillance. Découvrez-en plus sur les autres outils LLMOps en consultant notre guide de marché basé sur les données.
Gouvernance de l'IA
La gouvernance de l'IA établit les cadres et les politiques qui façonnent la manière dont les technologies d'IA sont développées, déployées et réglementées. L'objectif principal est de promouvoir des pratiques d'IA éthiques et des bénéfices sociétaux tout en réduisant les risques tels que les biais et les conséquences imprévues.
La gouvernance de l'IA est un aspect crucial des projets de ML, c'est pourquoi les plateformes MLOps de bout en bout offrent des capacités de gouvernance de l'IA. Découvrez d'autres outils de gouvernance de l'IA en lisant notre guide de marché complet.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
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}Liens de référence
Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.
Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.
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