Rendre l'apprentissage machine plus simple avec une architecture MLOps explicable

L'apprentissage automatique (ML) est de plus en plus utilisé dans les industries pour améliorer les opérations, augmenter l'efficacité et réduire les coûts. Mais, gérer des modèles ML dans des situations réelles peut être complexe. C'est là qu'intervient l'opérationnalisation de l'apprentissage automatique (MLOps), qui vise à simplifier le déploiement et la gestion de ces modèles.

Un des gros défis en MLOps, c'est le besoin d'explications. Ces explications aident les utilisateurs à comprendre comment les modèles ML prennent des décisions, ce qui est vital pour établir la confiance. Les utilisateurs sans connaissances techniques ont souvent du mal à saisir le raisonnement derrière les prédictions des modèles. Si les modèles ne répondent pas aux attentes des utilisateurs en matière de précision et d'explicabilité, ils risquent d'être ignorés.

Pour y remédier, une nouvelle architecture logicielle MLOps a été développée. Cette architecture vise à intégrer des explications à chaque étape du développement et du déploiement de ML. Elle a été appliquée dans plusieurs cas industriels concrets.

L'architecture proposée offre plusieurs avantages. Elle crée une manière efficace de gérer les modèles ML en production et permet aux explications de faire partie du processus de développement. Cette intégration vise à rendre le ML plus accessible aux utilisateurs ayant peu de compétences techniques.

#Défis dans les Projets ML Industriels

L'utilisation du ML dans les industries peut mener à des améliorations significatives, comme une plus grande efficacité et une meilleure efficacité énergétique. Cependant, beaucoup de projets pilotes ne parviennent pas à passer en production continue. Un des principaux obstacles est la difficulté de communiquer efficacement les prédictions et les décisions prises par les algorithmes ML à des experts non techniques.

Il est essentiel de non seulement présenter les résultats d'un modèle ML, mais aussi d'expliquer comment et pourquoi le modèle a abouti à ce résultat. Ces explications favorisent la confiance et permettent aux professionnels de l'industrie de superviser à la fois le développement ML et les modèles actuellement utilisés.

Le projet EXPLAIN vise à créer un cycle de vie complet ML et une architecture MLOps qui offre clarté et interaction pour les experts du secteur. Les personnes ayant peu de connaissances techniques peuvent participer à toutes les étapes du processus ML, de la préparation des données à la modélisation, au déploiement et à l'inférence.

#Le Cycle de Vie Explicable

L'objectif d'améliorer le cycle de vie traditionnel du ML comprend l'ajout d'étapes qui renforcent les Parties prenantes. L'idée est d'impliquer les professionnels de l'industrie à chaque étape, favorisant un processus ML plus transparent et responsable. Le flux du cycle de vie élargi reflète cet engagement.

Un enjeu critique en MLOps est la performance des modèles déployés. Avec le temps, la précision de ces modèles peut diminuer, un phénomène connu sous le nom de dérive conceptuelle. Cela se produit lorsque la relation entre les données d'entrée et la sortie change. Par exemple, l'usure des équipements ou des changements dans la qualité des matériaux peuvent entraîner cette dérive. Surveiller et mettre à jour les modèles est vital pour maintenir leur performance.

Les approches pour détecter cette dérive utilisent souvent des méthodes statistiques. Certaines de ces méthodes offrent également un certain niveau d'explicabilité, aidant les utilisateurs à comprendre pourquoi les modèles fonctionnent comme ils le font. Impliquer des experts du domaine dans le processus de retour d'information peut améliorer la formation des modèles, car ces experts peuvent fournir des aperçus basés sur leur connaissance.

#Impliquer les Parties Prenantes

Pour que les explications soient efficaces, il est important de comprendre les différentes parties prenantes impliquées. Différents utilisateurs auront différentes questions concernant les résultats du modèle. Par exemple, un utilisateur pourrait demander pourquoi une suggestion a été faite, cherchant des éclaircissements, tandis qu'un autre pourrait vouloir savoir comment améliorer l'efficacité globale du système.

Dans le projet EXPLAIN, des professionnels de l'industrie sont impliqués tout au long du développement de l'architecture pour s'assurer qu'elle répond à leurs besoins. Les parties prenantes incluent des ingénieurs ML, des data scientists, des utilisateurs finaux comme des opérateurs de machines et des experts du domaine.

#Répondre aux Besoins Spécifiques du Domaine

Prenons l'exemple d'industries comme la fabrication de pâte et papier. Ces secteurs nécessitent une surveillance constante et un contrôle qualité de grandes machines. Des capteurs intelligents peuvent optimiser les opérations en collectant des données pour des analyses prédictives. Les experts du domaine, comme les analystes de vibrations, font partie des parties prenantes qui ont besoin de clarté sur les prédictions ML.

Ces experts veulent souvent comprendre quelles variables ont influencé une prédiction particulière. Pour cela, des techniques comme l'importance des caractéristiques peuvent mettre en lumière les contributeurs les plus significatifs à l'issue, permettant aux experts d'identifier des problèmes et de collaborer avec les ingénieurs ML pour des améliorations.

Après le déploiement, les opérateurs interagiront avec les modèles ML, utilisant des actions suggérées qu'ils peuvent accepter ou rejeter selon leur expertise. Leurs décisions quotidiennes sont façonnées par leur expérience, soulignant la nécessité de recommandations claires et compréhensibles venant des systèmes ML.

Dans les cas où les recommandations diffèrent des attentes des utilisateurs, des explications contrefactuelles peuvent clarifier pourquoi un certain résultat a été prédit au lieu de celui anticipé par l'utilisateur. Cette approche peut révéler les changements minimaux nécessaires pour atteindre une prédiction alternative, améliorant ainsi la compréhension des utilisateurs.

#Étapes du Cycle de Vie en Détail

La première étape du développement ML implique de comprendre le processus industriel, qui sert de principale source de données. Il est crucial que les experts en ML travaillent en étroite collaboration avec des professionnels qui comprennent profondément ces processus. Impliquer des experts de l'industrie dans l'identification des exigences du modèle et aider à la collecte et à la préparation des données garantit que les modèles résultants sont pertinents et efficaces.

La modélisation interactive intègre le retour d'information des experts du domaine dans le processus de formation. Comme dans l'apprentissage actif, les modèles sont progressivement améliorés à mesure que les experts affinent les données d'entraînement. Cette collaboration mène à des modèles plus précis, les experts fournissant des aperçus précieux et des retours à différentes phases du projet.

Une fois les modèles déployés, ils entrent dans la phase de production, travaillant avec des données en temps réel. Fournir des explications permet aux utilisateurs finaux de mieux comprendre le processus décisionnel du modèle, ce qui les aide à surveiller la Performance du Modèle et à identifier rapidement les problèmes dans les processus de production.

#Travaux Connexes en MLOps et IA Explicable

De nombreuses publications parlent de MLOps, IA explicable (XAI) et des workflows qui y sont liés. Cependant, peu se concentrent spécifiquement sur les architectures MLOps qui facilitent les explications.

MLOps combine des principes du DevOps avec les défis uniques de la mise en œuvre des systèmes ML. Il vise à rationaliser l'ensemble du cycle de vie des modèles ML, en abordant la fiabilité, l'évolutivité et la performance, permettant ainsi aux organisations de déployer des modèles ML efficacement.

Les aspects fondamentaux de MLOps englobent diverses techniques, outils et meilleures pratiques qui optimisent l'ensemble du cycle de vie du modèle ML. Cela inclut l'ingénierie des données, l'ingénierie des modèles, les opérations et les activités de support.

Le concept d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD) joue un rôle crucial en MLOps, en garantissant le déploiement automatique des mises à jour. La formation continue soutient également l'adaptabilité en temps réel des modèles en permettant un réentraînement automatique en réponse à de nouvelles données.

Les organisations adoptant MLOps peuvent traiter efficacement des défis comme le contrôle des versions et la dérive des modèles. Elles peuvent établir une infrastructure qui non seulement permet une intégration sans faille de l'explicabilité, mais qui tire également parti de cette explicabilité pour diverses tâches opérationnelles.

#IA Explicable en Détail

L'IA explicable vise à garantir que les solutions ML soient compréhensibles pour les utilisateurs, favorisant la transparence et la responsabilité dans la prise de décision. Ce besoin découle de la nature "boîte noire" de nombreux modèles ML, où même les développeurs peuvent avoir du mal à expliquer le raisonnement derrière des résultats spécifiques.

Les techniques XAI visent à améliorer la compréhension des systèmes ML par les utilisateurs en fournissant des aperçus sur la façon dont les décisions sont prises. Cette approche permet aux utilisateurs d'évaluer la qualité des modèles et de mettre en avant des domaines à améliorer, entraînant ainsi de meilleures performances globales.

Durant le processus de modélisation, les parties prenantes peuvent évaluer la qualité du modèle et apporter les ajustements nécessaires, menant à des résultats plus fiables. De plus, les explications permettent aux utilisateurs de maintenir une vue d'ensemble sur les prédictions des modèles, évaluant leur pertinence en temps réel.

L'importance croissante de XAI souligne la nécessité pour les systèmes ML d'être transparents et compréhensibles. XAI peut aider les utilisateurs à confirmer leurs connaissances existantes, à remettre en question des hypothèses et à générer de nouveaux aperçus.

#Apprentissage Automatique Interactif

L'apprentissage automatique interactif implique d'incorporer le retour d'information humain dans le processus d'apprentissage. Cela peut aider dans des situations où les données étiquetées sont rares, surtout dans des industries nécessitant une surveillance continue. En combinant l'apprentissage actif basé sur le modèle avec l'étiquetage dirigé par l'utilisateur, les entreprises peuvent relever efficacement ces défis.

Cette méthode utilise des indices visuels pour guider les experts dans l'étiquetage des données, améliorant ainsi leur confiance et leur compréhension des performances du modèle. Cette intégration du retour d'information utilisateur aide à affiner le modèle de manière itérative.

En encourageant l'interaction, les organisations peuvent améliorer leurs processus ML, permettant aux experts du domaine d'ajuster les étiquettes et d'améliorer les modèles en fonction des explications fournies. Cette interaction comble encore plus le fossé entre XAI et ML interactif.

#Exigences pour une Architecture MLOps Explicable

Pour développer une architecture MLOps robuste capable de soutenir le cycle de vie explicable du ML, il est essentiel de recueillir des exigences qui reflètent les besoins de diverses industries. Ce processus implique des retours d'information des parties prenantes par le biais d'entretiens et de sessions de brainstorming.

Les exigences couvrent un large éventail d'aspects, y compris la gestion des données, la formation des modèles, le déploiement et les systèmes de retour d'information des utilisateurs. L'objectif est d'identifier des besoins communs qui peuvent mener à une architecture universelle applicable à différents cas d'utilisation.

L'architecture doit intégrer non seulement les exigences MLOps mais aussi les besoins spécifiques à XAI. Ces exigences XAI peuvent inclure des fonctionnalités d'explicabilité, des outils de visualisation et une intégration avec les systèmes existants.

Dans l'ensemble, l'architecture doit être suffisamment flexible pour s'adapter à diverses applications industrielles et exigences des parties prenantes. Cette adaptabilité sera la clé pour mettre en œuvre avec succès MLOps avec explicabilité dans divers contextes.

#Aperçu des Exigences MLOps

La mise en œuvre de MLOps nécessite une attention particulière à divers facteurs, notamment en ce qui concerne les décisions architecturales. Les exigences peuvent être catégorisées et liées à différentes phases du cycle de vie.

Les considérations d'infrastructure garantissent que le système fonctionne sans problème dans des environnements cloud ou sur site. Le stockage des données doit gérer divers types et tailles de données tout en maintenant la traçabilité. L'architecture doit également prendre en charge différents frameworks ML, le versionnage des modèles et des mécanismes de déploiement efficaces.

Un suivi efficace de la performance des modèles est essentiel. Cela implique non seulement de suivre les prédictions, mais aussi de revoir la qualité des données et d'alerter les parties prenantes en cas de problèmes de performance. Des systèmes de retour d'information des utilisateurs doivent être en place pour permettre l'amélioration continue des modèles en fonction des interactions réelles.

#Aperçu des Exigences XAI

Étendre MLOps avec XAI signifie incorporer des exigences spécifiques pour l'explicabilité au sein de l'architecture. Cela inclut la capacité de fournir des explications post-hoc et des aperçus sur les structures de données sans compromettre la performance du modèle.

L'explicabilité doit être suivie pour chaque modèle, garantissant des résultats cohérents et reproductibles au fil du temps. De plus, intégrer des explications dans les systèmes de révision existants facilite l'amélioration continue pendant la phase de développement.

Surveiller la performance des explicateurs est crucial, assurant qu'ils fournissent des aperçus précis et pertinents tout en restant faciles à comprendre pour les utilisateurs.

#L'Architecture Proposée

La nouvelle architecture MLOps intègre des méthodes d'explication de manière systématique. Elle se compose de cinq domaines principaux : administration des données, formation des modèles, gestion des modèles, retour d'information des utilisateurs et observation des modèles.

1. Administration des Données : Ce domaine implique l'identification des exigences, la collecte de données et la préparation des données en live. Impliquer des experts du secteur est essentiel pour assurer une gestion des données de haute qualité.

2. Formation des Modèles : Cette phase se concentre sur la formation interactive et les mises à jour des modèles, permettant au retour d'information des utilisateurs d'améliorer la performance et la précision des modèles.

3. Gestion des Modèles : Ce domaine englobe le déploiement des modèles, garantissant qu'ils sont correctement intégrés dans les systèmes de production.

4. Retour d'Information des Utilisateurs : Impliquer les utilisateurs et les parties prenantes dans le processus de retour d'information aide à identifier les domaines d'amélioration, facilitant ainsi une meilleure performance des modèles et une satisfaction des utilisateurs.

5. Observation des Modèles : Surveiller la performance des modèles en temps réel est essentiel pour garantir qu'ils fonctionnent comme prévu et répondent aux attentes des utilisateurs.

Globalement, cette architecture vise à créer un processus rationalisé qui améliore non seulement l'efficacité du ML mais aussi la transparence et la fiabilité des systèmes IA dans les applications industrielles.

#Implémentations Actuelles et Perspectives Futures

L'architecture proposée est encore en cours de perfectionnement, certains composants étant déjà mis en œuvre et testés. Les partenaires du projet utilisent des outils existants et les étendent pour s'aligner avec le nouveau cadre MLOps établi.

Par exemple, les outils de gestion des données et MLflow peuvent stocker et suivre les explications, tandis que les composants de surveillance aident à suivre la performance des modèles. Cependant, le composant de retour d'information est actuellement en phase de prototypage et n'est pas encore entièrement mis en œuvre.

Les développements futurs impliquent d'améliorer le système de retour d'information des utilisateurs pour permettre des interactions plus intuitives avec les explicateurs. À mesure que la technologie avance, les entreprises auront l'occasion de tirer parti de ces capacités pour optimiser encore leurs processus et favoriser l'innovation.

En conclusion, cette nouvelle architecture MLOps représente une avancée significative dans l'intégration de l'explicabilité au sein des applications industrielles de ML. À mesure que les organisations comprennent et utilisent mieux ce cadre, elles peuvent améliorer leur efficacité, établir la confiance et, en fin de compte, obtenir de meilleurs résultats dans leurs opérations.