L'IA dans DevOps : rationaliser le déploiement et les opérations de logiciels

Telle une machine bien huilée, votre organisation est à l’aube d’un déploiement logiciel important. Vous avez investi massivement dans des solutions d’IA de pointe, votre stratégie de transformation numérique est définie et vos regards sont résolument tournés vers l’avenir. Pourtant, la question se pose : pouvez-vous réellement exploiter la puissance de l’IA pour rationaliser le déploiement et les opérations de vos logiciels ?

Dans un monde où le marché mondial de la transformation numérique se dirige vers une croissance vertigineuse 1,548.9 milliard de dollars d’ici 2027, avec un TCAC de 21.1 %, vous ne pouvez pas vous permettre de faire du surplace. 

Comme émergent Tendances DevOps redéfinissant le développement logiciel, les entreprises exploitent des capacités avancées pour accélérer leur adoption de l’IA. C'est pourquoi vous devez adopter le duo dynamique IA et DevOps pour rester compétitif et pertinent.

Cet article approfondit la synergie transformatrice de l'intelligence artificielle et du DevOps, explorant comment ce partenariat peut redéfinir vos opérations, les rendant évolutives et prêtes pour l'avenir. 

Comment DevOps accélère-t-il l’IA ?

En exploitant la puissance de l'IA pour l'apprentissage des données et en offrant des informations riches, les équipes DevOps peuvent accélérer leur processus de développement et s'améliorer grâce à l'assurance qualité. Cela les propulse vers l’adoption de solutions innovantes tout en faisant face à des enjeux critiques. 

L'intégration de la combinaison de l'IA et du DevOps entraîne plusieurs avantages :

• Accélérez le processus global : Le déploiement de l’intelligence artificielle dans les opérations est encore une nouveauté pour la plupart des entreprises. Parce qu’il faut créer un environnement de test dédié pour une mise en œuvre plus fluide de l’IA. De plus, déployer le code sur un logiciel est un peu délicat et prend du temps. Avec DevOps, il n’est pas nécessaire d’effectuer de telles tâches, ce qui accélère finalement le temps du marché.

• Améliore la qualité : L’efficacité de l’IA est fortement influencée par la qualité des données qu’elle traite. Former des modèles d’IA avec des données inférieures à la moyenne peut conduire à des réponses biaisées et à des résultats indésirables. Quand données non structurées fait surface lors du développement de l’IA, le processus DevOps joue un rôle crucial dans le nettoyage des données, améliorant finalement la qualité globale du modèle.
• Améliorer la qualité de l'IA : L’efficacité du système d’IA dépend de la qualité des données. Des données de mauvaise qualité peuvent fausser les réponses de l’IA. DevOps aide à nettoyer les données non structurées pendant le développement, améliorant ainsi la qualité du modèle.
• Mise à l'échelle de l'IA : La gestion des rôles et processus complexes de l’IA est un véritable défi. DevOps accélère la livraison, réduit le travail répétitif et permet aux équipes de se concentrer sur les étapes de développement ultérieures.
• Assurer la stabilité de l’IA : DevOps, en particulier l'intégration continue, évite les versions de produits défectueuses. Il garantit des modèles sans erreur, améliorant ainsi la fiabilité et la stabilité du système d’IA.

Comment la culture DevOps va-t-elle booster les performances de l’IA ?

Les solutions basées sur l'IA ont révolutionné dans une large mesure les opérations commerciales en offrant des fonctionnalités impeccables. Mais l’intelligence artificielle est néanmoins confrontée à quelques défis, car elle nécessite des efforts considérables et des technologies innovantes pour les surmonter. Par conséquent, obtenir un ensemble de données de qualité et prédire des résultats précis devient compliqué.

Les entreprises doivent cultiver une culture DevOps pour obtenir des résultats exceptionnels. Une telle approche se traduira par un développement, une intégration et un pipeline de processus efficaces.

Vous trouverez ci-dessous les phases permettant de rendre les processus d'IA adaptables à la culture DevOps : 

• Préparation des données 

Pour créer un ensemble de données de haute qualité, vous devez convertir les données brutes en informations précieuses via machine learning. La préparation des données implique des étapes telles que la collecte, le nettoyage, la transformation et le stockage des données, qui peuvent prendre du temps pour les data scientists. 

L'intégration de DevOps dans le traitement des données implique d'automatiser et de rationaliser le processus, connu sous le nom de « DevOps for Data » ou « DataOps ».

DataOps utilise la technologie pour automatiser la livraison des données, garantissant ainsi la qualité et la cohérence. Les pratiques DevOps améliorent la collaboration en équipe et l'efficacité des flux de travail.

• Développement d'un modèle

Un développement et un déploiement efficaces sont l’un des aspects importants mais risqués du développement de l’IA/ML. L'équipe de développement doit automatiser le pipeline simultané de développement, de test et de contrôle de version du modèle.

Les projets d'IA et de ML nécessitent des itérations incrémentielles fréquentes et une intégration transparente dans la production, après un CI / CD approche.

Étant donné la nature fastidieuse du développement et des tests des modèles d’IA et de ML, il est conseillé d’établir des délais distincts pour ces étapes.

Le développement de l’IA/ML est un processus continu axé sur la création de valeur sans compromettre la qualité. La collaboration en équipe est essentielle pour l'amélioration continue et la vérification des erreurs, améliorant ainsi le cycle de vie et la progression du modèle d'IA.

• Déploiement de modèle

DevOps facilite la gestion des flux de données en temps réel en réduisant la taille des modèles d'IA sur des plates-formes hautement distribuées. Bien que de tels modèles puissent stimuler les opérations de l’IA, ils peuvent également poser certains défis critiques :

• Rendre les modèles facilement consultables
• Maintenir la traçabilité
• Enregistrement des essais et des recherches
• Visualiser les performances du modèle
  

Pour relever ces défis, DevOps, les équipes informatiques et les spécialistes du ML doivent collaborer pour un travail d'équipe fluide. Machine Learning Operations (MLOps) automatise le déploiement, la surveillance et la gestion des modèles IA/ML, facilitant ainsi une collaboration efficace entre les équipe de développement logiciel.

• Suivi et apprentissage des modèles

DevOps rationalise le développement de logiciels, permettant des versions plus rapides. Les modèles IA/ML peuvent s'écarter de leurs paramètres initiaux, ce qui justifie des actions correctives pour optimiser les performances prédictives. L'apprentissage continu est essentiel dans DevOps pour une amélioration continue.

Pour parvenir à une amélioration et un apprentissage continus :

• Recueillez les commentaires des data scientists.
• Fixez des objectifs de formation pour les rôles d’IA.
• Définir les objectifs des équipes DevOps.
• Assurer l’accès aux ressources essentielles.

Le déploiement de l’IA doit être automatisé et adaptable, offrant une valeur maximale pour s’aligner sur les objectifs commerciaux.

Accélérer la modélisation de l'IA grâce à l'intégration continue

Lors du développement et de la mise en œuvre de produits, les entreprises passent souvent par des phases itératives, interrompant brièvement les modifications ultérieures pour permettre à une équipe distincte de mettre en place l'infrastructure technologique nécessaire. Cela prend généralement quelques semaines, après quoi la version mise à jour est distribuée.

Le problème pour de nombreuses entreprises est d’abandonner prématurément leurs efforts de développement de l’IA et de perdre face à des concurrents qui valorisent une technologie et des pratiques culturelles évolutives.

Les organisations peuvent créer un modèle d'IA entièrement automatisé en fusionnant la culture DevOps et les technologies avancées. L'identification et la capitalisation des opportunités lucratives d'automatisation peuvent améliorer considérablement l'efficacité et la productivité.

Les développeurs doivent intégrer des tests automatisés avancés dans leurs architectures informatiques. Dans la transformation de leurs flux de développement d'IA, une livraison continue est essentielle, accélérant le lancement de solutions et de services de haute qualité.

Dans ce cadre, les équipes de développement peuvent rapidement tirer des enseignements des données pour prendre des décisions éclairées ayant un impact sur le développement et les performances.

Se déconnecter

L'intégration de l'IA dans DevOps révolutionne le déploiement et les opérations de logiciels. Il améliore l'efficacité, la fiabilité et la collaboration entre les équipes de développement et d'exploitation. À mesure que la technologie progresse, l’adoption de l’IA dans DevOps accélère la préparation des données et la construction de modèles et garantit des opérations de mise à l’échelle efficaces de l’IA. Les entreprises devraient donc envisager de faire de l’opérationnalisation de l’IA l’un de leurs principaux objectifs commerciaux.