Dans le cadre de mon stage en tant qu'analyste développeur MLOps chez Beneva, j'ai eu l'occasion de travailler sur l'opérationnalisation de solutions d'intelligence artificielle.
L'écosystème MLOps
Un bon écosystème MLOps repose sur quelques piliers fondamentaux :
- Le suivi des expériences — avec MLFlow, on suit les modèles, les paramètres et les métriques.
- L'infrastructure comme code — Terraform permet de versionner et de reproduire l'infrastructure.
- L'entraînement et le déploiement — AWS SageMaker simplifie le cycle de vie des modèles.
Le rôle de Terraform
Avec Terraform, j'ai appris à décrire l'infrastructure nécessaire aux solutions d'IA de manière déclarative. Cela garantit la cohérence entre les environnements et facilite la gestion du changement.
Conclusion
Ce stage m'a permis de développer une vision concrète de ce que signifie « mettre en production » un modèle d'IA, bien au-delà de la simple écriture de code Python.