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Table des matières
Introduction
Bienvenue dans cet article sur la gestion de l'évolutivité et de l'apprentissage au sein d'une entreprise. Dans cet article, nous explorerons comment une entreprise a résolu un problème réCurrent lié à sa capacité à évoluer sans apprentissage constant. Nous commencerons par expliquer le contexte de l'entreprise, puis nous discuterons du défi spécifique auquel elle était confrontée. Ensuite, nous aborderons sa recherche de nouvelles technologies et les piliers technologiques sur lesquels elle se base. Nous examinerons ensuite les problèmes du cycle de vie des modèles de machine learning et comment l'entreprise a utilisé MDOPS pour les résoudre. Nous discuterons en détail du Mel Hub, qui est un outil essentiel dans cette approche. Enfin, nous discuterons des défis liés à l'évolutivité et de l'accès aux données, ainsi que des solutions utilisées, notamment Azure ML et DataBricks. En conclusion, nous résumerons les principaux points abordés dans cet article.
Contexte de l'entreprise
L'entreprise en question est Nestlé, une multinationale qui possède plus de 2000 marques différentes. Avec une telle envergure, l'entreprise fait face à de nombreux défis en termes d'opérations et de technologies. Elle dispose d'une équipe appelée neslaiti, qui se consacre à l'innovation et à la résolution de problèmes de manière nouvelle. Cette équipe travaille sur des projets technologiques, en se concentrant sur les produits et en cherchant des moyens d'améliorer les opérations de l'entreprise. L'une des préoccupations majeures de l'équipe est l'évolutivité et l'apprentissage constant des modèles de machine learning.
Le défi de l'évolutivité et de l'apprentissage
En raison de son ampleur et de la diversité de ses marques, Nestlé doit faire face à un défi de taille en termes d'évolutivité et d'apprentissage continu. L'entreprise vend plus d'un milliard de produits chaque jour, ce qui nécessite une infrastructure solide et une capacité à évoluer rapidement. Cependant, l'évolutivité n'est pas aussi simple qu'il y paraît, surtout dans le domaine du machine learning. L'équipe de Margintex, qui fait partie de l'organisation neslaiti, s'est rendu compte que l'apprentissage automatique et l'évolutivité ne pouvaient pas être séparés. Pour résoudre ce problème, ils ont dû adopter une approche innovante et trouver de nouvelles technologies pour soutenir leurs opérations.
La recherche de nouvelles technologies
La recherche de nouvelles technologies a été cruciale pour l'équipe de Margintex. Ils ont identifié cinq piliers technologiques clés sur lesquels ils se sont concentrés : l'intelligence artificielle, le cloud, la blockchain, la réalité étendue et l'informatique quantique. Ces piliers représentent des domaines technologiques stratégiques qui ont un impact significatif sur les opérations de l'entreprise. En explorant ces technologies, l'équipe de Margintex a cherché à résoudre les problèmes spécifiques auxquels elle était confrontée, notamment en matière d'évolutivité et d'apprentissage.
Problèmes du cycle de vie des modèles de machine learning
L'un des principaux problèmes auxquels Nestlé était confrontée était le cycle de vie des modèles de machine learning. Bien que l'entreprise disposait de nombreuses données et d'une équipe de data scientists talentueux, elle avait du mal à passer du développement à la production de manière efficace. Les modèles de machine learning développés par l'équipe de data scientists fonctionnaient bien en phase de développement, mais il était difficile de les mettre en production de manière évolutive. De plus, la maintenance et le suivi des modèles étaient complexes et coûteux.
Les solutions avec MDOPS
Pour résoudre ces problèmes, l'équipe de Margintex a utilisé MDOPS, un framework d'opérations de machine learning. MDOPS a permis à l'équipe de simplifier le cycle de vie des modèles de machine learning en automatisant de nombreuses tâches. Il a également facilité la collaboration entre les différentes équipes de l'entreprise, en offrant une plateforme centralisée pour développer, déployer et gérer les modèles de machine learning. Avec MDOPS, l'équipe de Margintex a pu évoluer de manière plus efficace et mettre en production des modèles de manière plus rapide et fiable.
Le Mel Hub
L'une des composantes clés de MDOPS est le Mel Hub, qui est une plateforme collaborative pour le développement et le déploiement de modèles de machine learning. Le Mel Hub permet aux data scientists de travailler ensemble et de partager leurs modèles, leurs données et leurs connaissances. Il facilite également la mise en production des modèles en fournissant des outils pour la gestion des versions, la surveillance des performances et la maintenance des modèles. Grâce au Mel Hub, l'équipe de Margintex a pu améliorer sa productivité et sa capacité à résoudre les problèmes de manière collaborative.
Les défis de l'évolutivité
L'un des principaux défis auxquels Nestlé était confrontée en termes d'évolutivité était l'accès aux données. L'équipe de Margintex avait besoin d'un accès rapide et sécurisé aux données pour développer, entraîner et déployer des modèles de machine learning. Cependant, les données de l'entreprise étaient souvent dispersées dans différents systèmes et il était difficile de les centraliser. Pour résoudre ce problème, l'équipe a utilisé des outils tels que Azure ML et DataBricks, qui permettent un accès facile aux données et une évolutivité des modèles.
L'accès aux données
L'accès aux données est essentiel pour le développement et la mise en production des modèles de machine learning. L'équipe de Margintex a utilisé Azure ML pour accéder à ses données et les transformer en fonctionnalités utilisables pour l'entraînement des modèles. Ils ont également utilisé DataBricks pour explorer et préparer les données, en utilisant des outils tels que Scala et Python. Grâce à ces outils, l'équipe a pu accéder aux données de manière efficace et les utiliser pour améliorer les performances de leurs modèles.
Azure ML et DataBricks
Azure ML et DataBricks ont été essentiels pour l'équipe de Margintex. Azure ML a permis d'accéder aux données et de les transformer en fonctionnalités utilisables pour l'entraînement des modèles. DataBricks a été utilisé pour explorer et préparer les données, en utilisant des outils tels que Scala et Python. Ces technologies ont facilité le développement, le déploiement et la maintenance des modèles de machine learning, permettant à l'équipe de Margintex de résoudre efficacement les problèmes d'évolutivité.
Conclusion
Dans cet article, nous avons exploré comment l'équipe de Margintex a résolu les défis liés à l'évolutivité et à l'apprentissage dans Nestlé. Grâce à l'utilisation de nouvelles technologies et du framework MDOPS, l'équipe a pu automatiser le cycle de vie des modèles de machine learning et les mettre en production de manière efficace. Le Mel Hub a été un élément clé de cette approche, facilitant la collaboration et la mise en production des modèles. L'accès aux données a été un défi majeur, mais grâce à Azure ML et DataBricks, l'équipe a pu surmonter ces obstacles. Dans l'ensemble, Nestlé a pu développer une approche innovante pour l'évolutivité et l'apprentissage, lui donnant ainsi un avantage concurrentiel sur le marché.
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