Comparer 45+ outils MLOps
Les opérations de machine learning (MLOps) apportent les principes DevOps au machine learning, du déploiement des modèles à la maintenance, pour automatiser les transitions entre les pipelines d'entraînement et de déploiement
Découvrez 45+ outils MLOps pour les 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 des trois quarts des répondants (76 %) ont déclaré s'attendre à accroître leur utilisation de l'IA open source au cours de l'année à venir.1 Sur GitHub seulement, on compte 180 millions de développeurs et 3 millions d'organisations contribuant à 200 millions de projets.2
Par conséquent, il n'est 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 de bout en bout du cycle de vie du machine learning. 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 de la technologie 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 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 de bout en bout du cycle de vie du machine learning.
Nous explorerons tour à tour les outils pour les tâches individuelles dans les principaux domaines et les plateformes MLOps.
Principales solutions de gestion des données
Meilleurs outils d'étiquetage des données
Outils d'étiquetage de données (également appelés annotation de données, étiquetage ou outils 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 de données :
Meilleur versioning des données
Les outils de versioning des données (également appelés contrôle de version des données) permettent de gérer différentes versions des datasets 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 changements de données sur les performances des modèles et la compréhension de l'évolution des datasets.
Voici quelques outils de versioning 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 datasets bruts pour 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 en utilisant des connaissances du domaine. Voici quelques outils d'ingénierie des caractéristiques :
Meilleurs outils de suivi d'expériences
Le développement de projets de machine learning implique d'exécuter plusieurs 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 des modèles. Cela permet de suivre les versions des composants des expériences et les résultats, et de comparer 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 de neurones ou les types de régularisation, que les développeurs de modèles peuvent ajuster pour obtenir des résultats différents. 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 comprennent :
Meilleurs outils de versioning des modèles
Les outils de versioning des modèles aident les data scientists à gérer différentes versions des 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 versioning des modèles disposent également de mécanismes pour capturer les sorties des modèles pendant l'entraînement, fournissant un instantané des performances d'un modèle donné à chaque itération. Le versioning contribue à favoriser la reproductibilité, en garantissant que les résultats publiés peuvent être vérifiés lors d'itérations ou d'investigations futures.
Voici quelques outils qui permettent le versioning des 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 :
Meilleur suivi des 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 de changements dans les données d'entrée. Les outils de surveillance détectent en temps réel les dérives de données et de modèles, ou d'autres anomalies, 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 des modèles, pour maintenir leur efficacité.
Les outils de surveillance des modèles comprennent :
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 de la technologie, mais il existe aussi des plateformes open source. Les plateformes MLOps populaires comprennent :
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 comprennent :
- Feature stores : les feature stores servent de hub centralisé pour stocker, gérer et fournir les caractéristiques de ML. Ils facilitent la découverte et le partage des valeurs de caractéristiques, en soutenant 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 versioning, la validation, la gestion des métadonnées et l'intégration avec les workflows de ML pour la reproductibilité.
- Frameworks d'intégration : Ces frameworks aident au développement d'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 récupérer des données non structurées (comme des images, des vidéos, du texte et de l'audio) par contenu plutôt que par étiquettes ou balises. Les VD peuvent aider au versioning et à la gestion des modèles dans les MLOps et LLMOps.
LLM Opérations (LLMOps)
Opérations des grands modèles de langage est un sous-ensemble spécialisé des opérations de machine learning (MLOps) adapté au développement et au déploiement efficaces de grands modèles de langage (LLMs).
LLMOps garantit que la qualité des modèles reste élevée et que la qualité des données est maintenue tout au long des projets de science des données en fournissant une infrastructure et des outils.
LLMOps englobe les plateformes et les utilitaires de 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 axé 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.
Citer cette recherche
Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{Comparer 45+ outils MLOps}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/mlops-tools}},
note = {AIMultiple. Consulté le 18 juin 2026}
}Résultats et horodatages de 67 points de données. Téléchargez les données de synthèse présentées dans les graphiques et les tableaux de cet article sous forme de fichier ZIP contenant 10 fichiers CSV.
Vous voulez les données détaillées derrière ? Rejoindre Premium
Journal des modifications
4 mises à jourSuppression de la section FAQ à la fin de l'article.
Liens de référence
Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux 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 Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
À lire ensuite
Meilleurs outils de gestion des vulnérabilités
Meilleurs outils d'IA émotionnelle testés
Top 22 des outils de contrôle de version
Comparer les 20 meilleurs outils d'orchestration de conteneurs
Top 6 des outils d'analyse de vulnérabilités
Meilleurs outils LLMOps et comparaison avec le MLOps
Soyez le premier à commenter
Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires. Les commentaires sont laissés dans leur langue d'origine.