MLOps
Le MLOps est la pratique consistant à déployer, surveiller et maintenir de façon fiable les modèles d'apprentissage automatique en production — la discipline qui maintient l'IA industrielle opérationnelle après le pilote. Elle couvre le versionnage, le réentraînement, la surveillance de la dérive et la gouvernance, pour que les modèles restent précis quand les conditions changent.
Beaucoup de projets d'IA industrielle réussissent en pilote puis échouent discrètement parce que le modèle se dégrade quand équipements, procédés ou données changent. Le MLOps applique la rigueur du génie logiciel aux modèles : suivi des versions et des données, automatisation du réentraînement, surveillance de la qualité des prédictions et de la dérive, et gouvernance des changements. C'est ce qui transforme un modèle ponctuel en un système de production fiable — de plus en plus important à mesure que les usines déploient davantage d'IA.
Termes liés
Machine Learning (Industrial) · Anomaly Detection · Predictive Maintenance (PdM)