AIOps vs MLOps : Comprendre les principales différences

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (AA) connaissent une progression fulgurante, ce qui incite les entreprises à adopter ces technologies à un rythme accéléré, en pleine transformation numérique.

AIOps et MLOps se révèlent être deux éléments essentiels pour les organisations basées sur l'IA. Plusieurs entreprises exploitent déjà ces outils depuis quelques années afin d'améliorer leurs produits, leurs services et la satisfaction de leur clientèle.

Les opérations d'IA représentent un ensemble de plateformes à plusieurs niveaux, conçues pour automatiser les tâches informatiques, tandis que les opérations d'AA constituent une approche méthodique visant à contrôler les algorithmes d'apprentissage automatique utilisés dans les produits actifs.

Cet article a pour but d'explorer les concepts d'AIOps et de MLOps, leur importance respective et leurs différences fondamentales.

Allons-y!

Qu'est-ce que l'AIOps ?

L'intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) est une combinaison de l'apprentissage automatique et du traitement des mégadonnées, qui permet d'automatiser un large éventail de tâches informatiques, telles que la corrélation des événements, l'identification des éléments impactés, la détection des anomalies, etc.

Le terme AIOps a été introduit par Gartner en 2016. Selon cette firme, AIOps est une plateforme de choix pour les opérations informatiques, qui utilise des techniques d'apprentissage automatique de pointe, le Big Data et d'autres technologies avancées pour optimiser, de manière directe ou indirecte, les fonctions des centres de services, de surveillance et d'automatisation.

Les plateformes AIOps donnent aux organisations la possibilité d'utiliser diverses méthodes de collecte de données, différentes sources de données, technologies de présentation et techniques analytiques. L'AIOps joue un rôle majeur dans une multitude de tâches :

• Analyse des traces, des journaux, de l'état de configuration du système, des données d'incidents et autres informations relatives au fonctionnement et aux performances du système.
• Examen approfondi des données collectées, suivi de la formulation de conclusions basées sur des modèles de priorité.
• L'AIOps peut fournir des suggestions de solutions précises, favorisant ainsi une accélération des opérations.
• Capacité à résoudre des problèmes complexes sans nécessiter d'intervention humaine.

En résumé, l'AIOps utilise la puissance de l'IA pour affiner et automatiser les tâches informatiques, ce qui la classe comme une technologie d'auto-optimisation. L'objectif principal de l'AIOps est de maximiser les performances tout en minimisant les interruptions de service.

Qu'est-ce que MLOps ?

Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) constituent un cadre visant à renforcer la collaboration entre les équipes opérationnelles et les scientifiques des données au sein d'une organisation. Il s'agit d'une approche multidisciplinaire qui facilite la gestion des algorithmes d'apprentissage automatique dans les produits en cours, en tenant compte de leur cycle de vie continu.

MLOps est une technologie qui permet de mettre à l'échelle, de concevoir et de déployer plusieurs algorithmes pour garantir la cohérence de la production. Elle combine des outils et des compétences humaines, couvrant trois aspects cruciaux de l'apprentissage automatique : la conception, le déploiement et la formation.

En outre, MLOps permet également d'analyser, de collecter et d'interpréter diverses données. Grâce à une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique, il est possible de détecter les anomalies dans l'infrastructure qui pourraient potentiellement causer des problèmes de performance. De plus, elle exploite les résultats d'analyses antérieures pour optimiser et rendre plus efficaces les opérations futures.

L'objectif de MLOps est d'employer des algorithmes d'AA afin d'automatiser diverses tâches répétitives dans les projets de science des données. Elle utilise des algorithmes avancés d'apprentissage profond pour le traitement de grands volumes de données, plutôt que les applications traditionnelles de veille stratégique.

Un processus MLOps typique comprend plusieurs étapes :

• Définition de l'objectif commercial.
• Collecte de données pertinentes.
• Traitement et nettoyage des données.
• Construction de modèles ou utilisation de modèles prêts à être déployés.
• Déploiement du modèle final.

MLOps suit une voie similaire à DevOps, à la différence que dans MLOps, les développeurs sont spécifiquement des scientifiques des données, des ingénieurs en apprentissage automatique et des experts en IA. DevOps permet d'améliorer les produits en raccourcissant leur cycle de vie, tandis que MLOps produit des informations qui permettent d'optimiser l'utilisation des modèles et d'obtenir de meilleurs résultats.

MLOps encourage les scientifiques des données à explorer divers paramètres, modèles et fonctionnalités. On peut donc affirmer qu'elle est de nature expérimentale.

Pourquoi l'AIOps est-il essentiel ?

L'AIOps apporte une aide précieuse en fournissant des alertes et des analyses intelligentes en cas de panne ou de défaillance du système. Il offre une approche polyvalente de la gestion des performances des applications, car il permet de suivre en temps réel les transactions commerciales par rapport aux fonctions des applications.

L'AIOps est capable de résoudre divers défis, que nous allons détailler :

Audit de conformité

L'un des principaux avantages de l'AIOps est sa capacité à identifier les problèmes de non-conformité aux normes réglementaires. Ces normes incluent :

• ISO 27001/27002
• Norme de sécurité des données de l'industrie des cartes de paiement (PCI DSS)
• Loi Sarbanes-Oxley (SOX)
• Loi sur la portabilité et la responsabilité de l'assurance maladie (HIPAA)

Ces normes et réglementations sont conçues pour protéger les données sensibles au moyen d'un cryptage puissant, de procédures d'élimination appropriées, de mesures de contrôle d'accès, etc.

Détection d'anomalies

L'identification de différents schémas dans les données et la détection de celles qui sortent de l'ordinaire est ce qu'on appelle la détection d'anomalies. Grâce à de nombreux modèles d'apprentissage automatique basés sur des données historiques, l'AIOps est en mesure de détecter les situations où des actions inhabituelles sont en cours pour des applications ou des utilisateurs spécifiques.

Rapports réglementaires

Les organismes de réglementation demandent aux entreprises de fournir un rapport détaillé sur leur respect des directives du secteur, notamment HIPAA, PCI et autres. La génération manuelle de ce type de rapports est une tâche fastidieuse et chronophage, en particulier lorsque l'on doit gérer de nombreux serveurs ou un grand nombre d'applications.

Cependant, les solutions AIOps permettent d'automatiser les audits de conformité, grâce à une surveillance en temps réel de l'ensemble de l'infrastructure.

Réduction du bruit

La réduction du bruit est essentielle pour les données collectées. Lors de l'examen des données d'événements et des journaux, des bruits indésirables (données) peuvent interférer avec les informations importantes. Un bruit excessif entraîne un gaspillage de ressources et de temps, car il faut déployer un effort humain pour filtrer les événements non pertinents. Des niveaux de bruit élevés sont le signe de problèmes de conception logicielle et de vulnérabilités sous-jacentes.

Les solutions AIOps sont capables de filtrer les données superflues, ce qui permet de se concentrer sur les signaux significatifs et améliore l'efficacité et la production.

Surveillance de processus de bout en bout

AIOps fournit des informations sur tous les actifs technologiques de l'organisation, leurs performances et leur utilisation. Les solutions AIOps offrent à l'organisation une visibilité claire sur de nombreuses opérations informatiques, notamment la gestion et le déploiement des applications, l'analyse de la sécurité et la surveillance du réseau.

Pourquoi MLOps est-il essentiel ?

Les MLOps permettent aux organisations de gagner en succès et en efficacité grâce à l'analyse basée sur les données. Elles améliorent également l'intelligence opérationnelle, afin que les décideurs puissent prendre des décisions éclairées et bénéfiques pour la réussite de l'organisation.

Les avantages des solutions MLOps sont nombreux :

Atténuation des risques

Les risques liés aux modèles d'AA peuvent être facilement atténués grâce aux solutions MLOps, car elles fournissent des outils pour surveiller les performances de chaque modèle sur une période donnée. Ces informations permettent aux organisations de déterminer si un modèle spécifique doit être remplacé ou mis à jour par une nouvelle version.

Développement automatisé

Le développement automatisé permet aux scientifiques des données de concevoir, tester et entraîner des modèles d'apprentissage automatique plus rapidement. De plus, les MLOps peuvent être déployées en quelques jours, plutôt qu'en quelques mois. Elles permettent aux développeurs d'obtenir des résultats plus rapidement et d'améliorer les modèles. Cela permet de réduire les coûts et de libérer des ressources.

Flexibilité de déploiement

Les MLOps facilitent le déploiement sur n'importe quel nœud, ce qui permet aux équipes de développement d'utiliser leur propre infrastructure pour les tests et l'entraînement.

Conformité réglementaire

Les organisations traitant des informations sensibles doivent se conformer aux exigences réglementaires en matière de protection de la confidentialité. Opter pour les solutions MLOps est une décision judicieuse car elles sont spécifiquement conçues pour garantir la conformité. Cela permet aux utilisateurs de tester et de former des modèles d'apprentissage automatique sans divulguer d'informations personnelles.

Flux de travail reproductibles

MLOps simplifie la répétabilité en fournissant des flux de travail prédéfinis pour des tâches simples, telles que l'entraînement des modèles, le déploiement dans des environnements et la validation.

Réponse rapide aux menaces

Lorsque les professionnels de l'informatique détectent une faille dans le système de sécurité, ils doivent réagir rapidement pour limiter les dommages et prévenir de futures attaques. Les solutions MLOps sont disponibles en permanence, et en cas de faille de sécurité, elles identifient rapidement les menaces et préviennent les incidents similaires en temps réel. En outre, elles fournissent également des informations sur les dommages causés par une violation.

Cas d'utilisation d'AIOps

AIOps s'avère particulièrement utile pour les organisations qui emploient l'informatique en nuage ou DevOps. Elle aide les équipes DevOps à obtenir des informations plus détaillées sur l'environnement informatique de leur organisation. L'équipe des opérations bénéficie également d'une visibilité sur les changements de production.

Les applications AIOps s'appuient sur quatre éléments clés :

• Surveillance de l'entreprise
• Surveillance des performances des applications (APM)
• Surveillance et gestion de la sécurité (SMM)
• Gestion des performances du réseau (NPM)

De plus, l'AIOps prend en charge une vaste gamme d'opérations informatiques afin d'améliorer la rentabilité, de réduire les retards et les erreurs, etc. Voici quelques cas d'utilisation courants :

Alerte rapide

Les solutions AIOps filtrent et ingèrent les données des environnements informatiques pour consolider les alertes et identifier les incidents. Par exemple, si une défaillance d'un système entraîne la défaillance d'un autre système, vous recevrez un grand nombre de notifications qui risquent de vous dérouter et de ralentir votre temps de réponse. Cependant, l'AIOps peut rassembler toutes les informations, les analyser, puis envoyer une seule alerte, ce qui permet aux équipes informatiques de comprendre le problème et de fournir une réponse adaptée, réduisant ainsi la surcharge d'alertes.

Analyse situationnelle inter-domaines

Les plateformes AIOps peuvent analyser les données provenant de divers réseaux et systèmes pour fournir une vision globale de la situation actuelle. Cela permet à une équipe informatique de comprendre les éléments à risque et de prioriser les réponses en fonction des objectifs de l'entreprise.

Identification des causes profondes

Les plateformes AIOps aident à identifier les causes profondes des différents incidents, afin de réduire le processus de dépannage, souvent long et frustrant. Elles permettent à l'équipe informatique de trouver plus rapidement la cause et les solutions, de réduire le MTTR et de minimiser les interruptions de service.

Analyse de cohorte

Les solutions AIOps collectent de grandes quantités d'informations provenant d'architectures distribuées et analysent un grand nombre d'instances. Ce processus permet de repérer les valeurs aberrantes dans la configuration, de sélectionner les schémas pertinents et de déployer rapidement les versions logicielles appropriées.

En dehors de cela, il existe de nombreuses autres applications pour l'AIOps, notamment les capacités d'auto-réparation, la découverte d'opportunités cachées, la planification des capacités, la gestion des incidents, l'optimisation du nuage, etc.

Cas d'utilisation de MLOps

MLOps trouve de nombreuses applications dans divers secteurs, allant de la santé à la finance. Voici quelques exemples :

Recherche et découverte de vaccins

Les entreprises de soins de santé sont confrontées à des problèmes tels que la durée des recherches, l'inadéquation technologique, la dette technique, l'adhésion des parties prenantes, etc. MLOps propose une excellente pile technologique pour cribler des milliers de composés virtuels rapidement et à moindre coût.

Traitement de l'information

Les industries du traitement de données sont confrontées à des problèmes tels que la sécurité, la gouvernance, l'adoption du nuage, la protection des données, etc. MLOps permet aux entreprises de traitement de données de surmonter ces problèmes, de calculer les ressources, d'accélérer le déploiement de modèles et de garantir la reproductibilité.

Déploiement de modèles dans le secteur financier

Les sociétés financières proposent des services tels que le conseil, l'assurance fiscale, etc. Ces sociétés exploitent les technologies d'AA pour la lutte contre le blanchiment d'argent, la vérification de la conformité économique, la surveillance commerciale, la détection des fraudes, etc. En mettant en œuvre MLOps, elles sont en mesure d'accélérer de manière fiable les déploiements à l'aide de bibliothèques et de frameworks.

Opérations de maintenance

MLOps aide l'équipe de maintenance et d'exploitation à se concentrer sur la science des données. Sans avoir à mobiliser des ressources coûteuses, votre équipe peut examiner chaque élément en fonction de son niveau de priorité. Cela permet également de réaliser des expérimentations à grande échelle.

Précision du volume d'expédition

Les entreprises de logistique sont confrontées à des problèmes tels que la complexité de la prévision des volumes d'expédition, les exigences d'arrangements supplémentaires, les limites des outils existants, etc. La mise en œuvre de MLOps permet de résoudre ces problèmes et de bénéficier d'une précision accrue des prévisions, de processus rationalisés et d'une réduction de la charge de travail.

AIOps vs MLOps : différences

L'intelligence artificielle repose sur deux piliers : l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. L'intelligence artificielle constitue donc une technologie à plusieurs niveaux. D'autre part, MLOps est utilisé pour combler le fossé entre les scientifiques des données et les équipes opérationnelles.

Examinons quelques différences supplémentaires entre AIOps et MLOps.

Ressources d'apprentissage sur AIOps

Voici quelques ressources d'apprentissage sur AIOps :

#1. AIOps pratiques

Ce guide offre une connaissance approfondie des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Il couvre également plusieurs cas d'utilisation d'AIOps en utilisant des algorithmes d'AA.

#2. AIOps Augmentation Un guide complet

L'auteur de ce livre estime que la meilleure façon de comprendre la technologie est de poser des questions. Ce guide comprend des questions et réponses, diverses évaluations sur différents outils AIOps, et bien plus encore.

Ressources d'apprentissage sur MLOps

Voici quelques ressources d'apprentissage sur MLOps :

#1. Présentation de MLOps

Ce livre a été écrit par neuf auteurs qui ont partagé leurs connaissances. Vous y trouverez une introduction aux concepts clés de MLOps, suivie d'outils plus avancés. Ce livre vous permet d'apprendre la science des données, d'affiner les modèles d'AA, de concevoir le cycle de vie de MLOps, d'opérationnaliser les modèles d'AA, etc.

#2. MLOps pratiques

Les auteurs Noah Gift et Alfredo Deza vous donnent une longueur d'avance sur l'application des meilleures pratiques DevOps à l'AA, la création de systèmes de production d'AA, la surveillance, les tests de charge, l'instrumentation des systèmes d'AA, le choix des bons outils MLOps, l'exécution de modèles d'AA, etc.

Conclusion

AIOps et MLOps sont similaires, mais distincts en termes d'applications et d'utilisations. Toutefois, ils contribuent tous deux à rendre vos systèmes et processus plus efficaces.

AIOps est axée sur l'analyse intelligente des causes profondes et l'automatisation de la gestion des incidents, tandis que MLOps comble le fossé entre les équipes opérationnelles et les scientifiques des données.

De plus, AIOps automatise les machines ou les systèmes de votre organisation, tandis que MLOps standardise vos processus informatiques.

Vous pouvez également explorer les meilleures ressources d'apprentissage pour la science des données et l'apprentissage automatique.