Cas pratiques MLOps

Contexte : Le modèle fonctionne en local mais échoue en production. Le Problème : Les dépendances Python ne sont pas clairement définies. Extrait logique actuelle : requirements.txt absent Contraintes : Générer fichier de dépendances. Fixer versions critiques. Tester reproductibilité. Livrable attendu : Mettre en place une gestion claire des dépendances assurant reproductibilité de l’environnement.

Contexte : Plusieurs versions d’un modèle sont stockées localement sans organisation claire. Le Problème : Il est impossible de savoir quelle version correspond à quel dataset ou configuration. Extrait logique actuelle : model_v1.pkl model_final.pkl model_new.pkl Contraintes : Mettre en place un système simple de versioning des modèles avec nommage structuré et métadonnées associées. Livrable attendu : Proposer une stratégie claire de versioning garantissant traçabilité entre données, code et modèle entraîné.

Contexte : Les résultats du modèle changent à chaque exécution. Le Problème : Les seeds ne sont pas fixées et la configuration n’est pas documentée. Extrait logique actuelle : Entraînement sans configuration fixe Contraintes : Fixer seeds. Documenter hyperparamètres. Sauvegarder configuration associée au modèle. Livrable attendu : Proposer une approche garantissant reproductibilité complète du pipeline d’entraînement.

Contexte : Le même environnement est utilisé pour développement et production. Le Problème : Des modifications non testées impactent directement les utilisateurs. Extrait logique actuelle : Déploiement direct depuis branche principale Contraintes : Définir environnement de staging. Mettre en place validation avant déploiement production. Livrable attendu : Proposer une organisation simple des environnements garantissant séparation claire entre dev et prod.

Contexte : Les mises à jour du modèle sont réalisées manuellement par un ingénieur. Le Problème : Le processus est lent, sujet aux erreurs et non documenté. Extrait logique actuelle : Remplacement manuel du fichier modèle en production Contraintes : Automatiser mise à jour. Ajouter validation préalable. Journaliser les versions déployées. Livrable attendu : Proposer une procédure automatisée et sécurisée de mise à jour des modèles en production.

Contexte : Les modèles entraînés sont parfois perdus après redémarrage serveur. Le Problème : Aucun mécanisme automatique de sauvegarde n’est prévu. Contraintes : Sauvegarder modèle après entraînement. Stocker artefact dans répertoire dédié. Vérifier intégrité du fichier. Livrable attendu : Définir un processus automatisé garantissant conservation des modèles entraînés.

Contexte : Un modèle est prêt mais aucune interface d’accès n’existe pour les équipes métier. Le Problème : Les prédictions doivent être exécutées manuellement via notebook. Contraintes : Exposer le modèle via une API simple. Charger le modèle sauvegardé. Retourner prédiction en JSON. Livrable attendu : Mettre en place un service minimal permettant d’interroger le modèle via requête HTTP.

Contexte : Les modèles sont déployés sans vérification formelle des métriques. Le Problème : Certains modèles dégradent les performances globales. Contraintes : Définir seuil minimal de performance. Bloquer déploiement si métrique inférieure au seuil. Livrable attendu : Implémenter un contrôle simple empêchant déploiement d’un modèle sous-performant.

Contexte : Une équipe data entraîne manuellement son modèle à chaque modification du code. Le Problème : Aucun processus automatisé ne garantit que le modèle est testé à chaque commit. Contraintes : Mettre en place un pipeline CI basique (exécution des tests, entraînement rapide sur petit dataset). Générer un rapport de métriques simple. Ne pas déployer automatiquement en production. Livrable attendu : Définir un pipeline CI minimal permettant de tester automatiquement le code et vérifier que l’entraînement s’exécute sans erreur.

Contexte : Un modèle est en production mais aucune métrique n’est suivie. Le Problème : Les équipes ne détectent pas les baisses de performance. Contraintes : Logger précision ou autre métrique clé. Mettre en place un tableau de suivi simple. Vérifier régulièrement performances. Livrable attendu : Proposer une solution minimale de monitoring permettant de détecter une dégradation basique des performances.

Contexte : Une équipe data met régulièrement à jour un modèle de classification utilisé par une application métier critique. Le Problème : Les déploiements sont manuels et aucune validation automatisée ne garantit que les nouvelles versions respectent les seuils de performance. Contraintes : Mettre en place un pipeline CI/CD intégrant tests unitaires, entraînement sur dataset réduit et vérification d’un seuil minimal de performance avant déploiement. Séparer environnement staging et production. Journaliser les versions déployées. Livrable attendu : Définir une architecture CI/CD complète permettant validation automatique, traçabilité des versions et déploiement contrôlé du modèle.

Contexte : Les données évoluent régulièrement et le modèle doit être mis à jour périodiquement. Le Problème : Le réentraînement est manuel et irrégulier. Contraintes : Définir fréquence de réentraînement. Automatiser pipeline d’entraînement. Vérifier performance avant redéploiement. Livrable attendu : Concevoir un système automatisé de réentraînement périodique avec validation intégrée.

Contexte : Une nouvelle version du modèle déployée en production dégrade les performances métier. Le Problème : Aucun mécanisme automatique ne permet de revenir à la version précédente. Contraintes : Mettre en place versioning clair des modèles. Détecter chute de performance via métriques surveillées. Automatiser retour à version stable. Livrable attendu : Définir une architecture de rollback sécurisée et automatisée pour les déploiements ML.

Contexte : Les hyperparamètres sont codés en dur dans le script d’entraînement. Le Problème : Les modifications nécessitent changement manuel du code. Extrait logique actuelle : learning_rate = 0.01 batch_size = 32 Contraintes : Externaliser configuration dans fichier dédié. Permettre modification sans changer le code. Assurer traçabilité des paramètres utilisés. Livrable attendu : Proposer une gestion de configuration claire et maintenable pour pipeline ML.

Contexte : Un modèle fonctionne en local mais échoue en production. Le Problème : Les versions des dépendances diffèrent entre environnements. Extrait logique actuelle : requirements.txt partiellement défini Contraintes : Fixer versions précises des dépendances. Utiliser environnement isolé. Tester reproductibilité complète. Livrable attendu : Proposer une stratégie garantissant cohérence des environnements dev, staging et production.

Contexte : Après déploiement, certaines requêtes API échouent en production. Le Problème : Aucun test d’intégration ne valide la compatibilité entre modèle et API. Extrait logique actuelle : Déploiement direct sans test bout-en-bout Contraintes : Mettre en place tests d’intégration simulant requêtes réelles. Vérifier format des entrées/sorties. Intégrer tests au pipeline CI. Livrable attendu : Proposer une stratégie de tests d’intégration garantissant robustesse du déploiement ML.

Contexte : Un modèle déployé en production voit progressivement ses performances diminuer. Le Problème : Aucun mécanisme ne surveille l’évolution statistique des données d’entrée. Extrait logique actuelle : Modèle déployé sans suivi des distributions Contraintes : Mettre en place monitoring des distributions des features et comparaison avec données d’entraînement. Définir seuil d’alerte. Documenter procédure de réentraînement. Livrable attendu : Proposer une stratégie de détection de data drift et un plan d’action associé en environnement MLOps.

Contexte : Les modèles, datasets et scripts sont stockés dans le même répertoire sans structure. Le Problème : La traçabilité et la maintenance deviennent complexes. Extrait logique actuelle : project/ model.pkl data.csv train.py Contraintes : Structurer répertoires (data, models, src). Séparer artefacts d’entraînement et code source. Documenter processus. Livrable attendu : Proposer une organisation claire et maintenable du projet MLOps.

Contexte : Un modèle influence directement des décisions métier sensibles. Le Problème : Seules les métriques techniques sont suivies, pas les indicateurs métier. Contraintes : Définir métriques métier pertinentes. Mettre en place tableau de bord de suivi. Corréler performance modèle et impact métier. Livrable attendu : Concevoir un système de monitoring intégrant à la fois métriques techniques et métier.

Contexte : Plusieurs data scientists entraînent des modèles avec configurations différentes. Le Problème : Les expériences ne sont pas tracées de manière centralisée, rendant difficile la comparaison des résultats. Contraintes : Centraliser hyperparamètres, métriques et artefacts de modèles. Assurer traçabilité entre dataset, code et modèle. Permettre comparaison simple des performances. Livrable attendu : Concevoir un système de tracking d’expériences garantissant reproductibilité et gouvernance des modèles.

Contexte : Une organisation gère des dizaines de modèles ML déployés simultanément. Le Problème : Le monitoring est fragmenté et aucune vue globale n’existe. Contraintes : Centraliser métriques techniques et métier. Permettre visualisation comparative des modèles. Intégrer alertes configurables. Livrable attendu : Proposer une architecture de monitoring unifiée capable de superviser l’ensemble des modèles en production.

Contexte : Les métriques techniques restent stables mais l’impact métier se dégrade. Le Problème : Aucun mécanisme ne corrèle performance modèle et indicateurs métier réels. Contraintes : Définir KPI métier mesurables. Mettre en place surveillance continue. Détecter divergences entre métriques techniques et métier. Livrable attendu : Concevoir un système intégré permettant validation continue des performances métier des modèles.

Contexte : Une entreprise internationale déploie plusieurs modèles critiques dans différents pays avec contraintes réglementaires strictes. Le Problème : Les modèles sont déployés de manière hétérogène, sans gouvernance centralisée ni traçabilité complète entre données, code et artefacts. Contraintes : Mettre en place une architecture multi-environnements (dev, staging, prod). Assurer versioning des datasets, modèles et configurations. Intégrer contrôle d’accès et audit trail. Garantir reproductibilité complète des entraînements. Livrable attendu : Proposer une architecture MLOps globale intégrant gouvernance, traçabilité, séparation des environnements et conformité réglementaire.

Contexte : Plusieurs versions d’un modèle sont déployées automatiquement via pipeline CI/CD. Le Problème : Certaines versions en production ne correspondent pas au code validé en staging. Extrait logique actuelle : Déploiement automatique sans vérification d’artefact hash Contraintes : Introduire vérification d’intégrité des artefacts. Assurer traçabilité commit -> modèle -> environnement. Mettre en place validation automatique avant promotion en production. Livrable attendu : Proposer une correction complète du pipeline CI/CD garantissant cohérence et traçabilité stricte des déploiements.

Contexte : Un modèle utilisé dans un secteur réglementé doit respecter des exigences strictes de transparence. Le Problème : Le pipeline actuel ne conserve pas suffisamment d’informations sur les données d’entraînement et transformations. Extrait logique actuelle : Transformation des données sans journalisation détaillée Contraintes : Documenter transformations. Versionner datasets. Assurer conservation des métadonnées complètes. Garantir explicabilité minimale. Livrable attendu : Proposer une refonte du pipeline MLOps garantissant conformité réglementaire et traçabilité complète.

Contexte : Un pipeline déclenche automatiquement un réentraînement quotidien. Le Problème : Certaines versions réentraînées sont moins performantes que la version en production. Extrait logique actuelle : Déploiement automatique après chaque réentraînement Contraintes : Introduire validation comparative avec modèle en production. Définir critères stricts de promotion. Mettre en place mécanisme de rollback sécurisé. Livrable attendu : Proposer une refonte du pipeline de réentraînement garantissant stabilité et contrôle qualité.

Contexte : Un modèle influence des décisions réglementées. Le Problème : Impossible de retracer quelle version du modèle a produit une prédiction spécifique. Extrait logique actuelle : Logs incomplets sans référence version modèle Contraintes : Associer chaque prédiction à version modèle, dataset et configuration. Centraliser logs immuables. Livrable attendu : Proposer un système d’audit trail garantissant traçabilité complète des décisions ML.

Contexte : Les identifiants de bases de données sont stockés directement dans le code du pipeline ML. Le Problème : Risque élevé de compromission et non-conformité sécurité. Extrait logique actuelle : DB_PASSWORD = "password123" Contraintes : Externaliser secrets. Mettre en place gestion sécurisée des accès. Restreindre permissions selon rôles. Livrable attendu : Proposer une architecture sécurisée de gestion des secrets pour pipeline MLOps.

Contexte : Un modèle de scoring bancaire est exposé à des évolutions constantes du comportement client. Le Problème : Les dégradations de performance ne sont détectées qu’après impact financier significatif. Contraintes : Mettre en place détection statistique du drift sur distributions d’entrée et métriques de sortie. Définir seuils dynamiques. Automatiser déclenchement du réentraînement contrôlé. Livrable attendu : Concevoir un système complet de monitoring et gestion du concept drift avec alertes et processus automatisé.

Contexte : Le volume de données augmente fortement et le pipeline actuel devient lent et coûteux. Le Problème : L’infrastructure n’est pas conçue pour scalabilité horizontale. Contraintes : Concevoir architecture scalable basée sur conteneurisation et orchestration. Séparer entraînement et inférence. Optimiser coûts cloud. Livrable attendu : Proposer une architecture cloud-native scalable et optimisée pour pipeline ML.