L'essor des LLMOps à l'ère de l'IA

Dans un paysage informatique en évolution rapide, MLOps— abréviation de Machine Learning Operations — est devenue l’arme secrète des organisations qui cherchent à transformer des données complexes en informations puissantes et exploitables. MLOps est un ensemble de pratiques conçues pour rationaliser le cycle de vie du machine learning (ML) en aidant les data scientists, les équipes informatiques, les parties prenantes de l’entreprise et les experts du domaine à collaborer pour créer, déployer et gérer des modèles de ML de manière cohérente et fiable. Elle a été créée pour répondre aux défis propres au ML, tels que la garantie de la qualité des données et l’évitement des biais, et est devenue une approche standard pour la gestion des modèles de ML dans toutes les fonctions de l’entreprise.

Cependant, avec l'essor des grands modèles linguistiques (LLM), de nouveaux défis sont apparus. Les LLM nécessitent une puissance de calcul massive, une infrastructure avancée et des techniques telles que l'ingénierie rapide pour fonctionner efficacement. Ces complexités ont donné lieu à une évolution spécialisée des MLOps appelée LLMOps (Large Language Model Operations).

LLMOps se concentre sur l'optimisation du cycle de vie des LLM, de la formation et du réglage fin au déploiement, à la mise à l'échelle, à la surveillance et à la maintenance des modèles. Il vise à répondre aux exigences spécifiques des LLM tout en garantissant leur fonctionnement efficace dans les environnements de production. Cela comprend la gestion des coûts de calcul élevés, la mise à l'échelle de l'infrastructure pour prendre en charge les modèles de grande taille et la rationalisation des tâches telles que l'ingénierie rapide et le réglage fin.

Avec ce passage vers les LLMOps, il est important pour les dirigeants d'entreprise et les dirigeants informatiques de comprendre les principaux avantages des LLMOps et de déterminer quel processus est le plus approprié à utiliser et quand.

Principaux avantages des LLMOps

Le LLMOps s'appuie sur les bases du MLOps et offre des capacités améliorées dans plusieurs domaines clés. Les trois principaux avantages du LLMOps pour les entreprises sont les suivants :

• Démocratisation de l'IA – LLMOps rend le développement et le déploiement de LLM plus accessibles aux acteurs non techniques. Dans les workflows ML traditionnels, les data scientists gèrent principalement la création de modèles, tandis que les ingénieurs se concentrent sur les pipelines et les opérations. LLMOps change ce paradigme en exploitant des modèles open source, des services propriétaires et des outils low-code/no-code. Ces outils simplifient la création et la formation de modèles, permettant aux équipes commerciales, aux chefs de produit et aux ingénieurs de collaborer plus efficacement. Les utilisateurs non techniques peuvent désormais expérimenter et déployer des LLM à l’aide d’interfaces intuitives, réduisant ainsi l’obstacle technique à l’adoption de l’IA.
• Déploiement plus rapide du modèle:LLMOps simplifie l’intégration des LLM aux applications métier, permettant aux équipes de déployer plus rapidement des solutions basées sur l’IA et de s’adapter aux demandes changeantes du marché. Par exemple, avec LLMOps, les entreprises peuvent rapidement ajuster les modèles pour tenir compte des commentaires des clients ou des mises à jour réglementaires sans avoir à effectuer de longs cycles de redéveloppement. Cette agilité permet aux organisations de rester en avance sur les tendances du marché et de conserver un avantage concurrentiel.
• L'émergence des RAG – De nombreux cas d’utilisation en entreprise pour les LLM impliquent la récupération de données pertinentes à partir de sources externes plutôt que de s’appuyer uniquement sur des modèles pré-entraînés. LLMOps introduit les pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui combinent des modèles de récupération pour extraire des données des bases de connaissances avec des LLM qui classent et résument les informations. Cette approche réduit les hallucinations et offre un moyen rentable d’exploiter les données d’entreprise. Contrairement aux workflows ML traditionnels, où la formation des modèles est l’objectif principal, LLMOps concentre son attention sur la création et la gestion de pipelines RAG en tant que fonction essentielle du cycle de vie du développement.

Importance de comprendre les cas d'utilisation de LLMOps

Compte tenu des avantages généraux des LLMOps, notamment la démocratisation des outils d'IA dans toute l'entreprise, il est important d'examiner des cas d'utilisation spécifiques dans lesquels les LLMOps peuvent être introduits pour aider les chefs d'entreprise et les équipes informatiques à mieux tirer parti des LLM :

• Déploiement sécurisé des modèles– De nombreuses entreprises commencent leur développement LLM avec des cas d’utilisation internes, notamment des robots d’assistance client automatisés ou la génération et la révision de code pour avoir confiance dans les performances LLM avant de passer aux applications orientées client. Les cadres LLMOps aident les équipes à rationaliser un déploiement progressif de ces cas d’utilisation en 1) automatisant les pipelines de déploiement qui isolent les environnements internes de ceux orientés client, 2) permettant des tests et une surveillance contrôlés dans des environnements sandboxés pour identifier et traiter les modes de défaillance, et 3) prenant en charge les fonctionnalités de contrôle de version et de restauration afin que les équipes puissent itérer sur les déploiements internes avant de les mettre en service en externe.
• Gestion des risques liés aux modèles – Les LLM à eux seuls suscitent des inquiétudes accrues concernant la gestion des risques liés aux modèles, qui a toujours été un objectif essentiel pour les MLOps. La transparence sur les données sur lesquelles les LLM sont formés est souvent obscure, ce qui soulève des inquiétudes concernant la confidentialité, les droits d’auteur et les préjugés. Les hallucinations de données ont été un énorme problème dans le développement des modèles. Cependant, avec les LLMOps, ce défi est résolu. Les LLMOps sont capables de surveiller le comportement des modèles en temps réel, ce qui permet aux équipes de 1) détecter et d’enregistrer les hallucinations à l’aide de raccourcis prédéfinis, 2) mettre en œuvre des boucles de rétroaction pour affiner en permanence les modèles en mettant à jour les invites ou en les recyclant avec des résultats corrigés, et 3) utiliser des métriques pour mieux comprendre et gérer l’imprévisibilité générative.
• Évaluation et suivi numériques jumeaux (digital twin models)– L’évaluation et le suivi des LLM autonomes sont plus complexes que ceux des modèles ML autonomes traditionnels. Contrairement aux modèles traditionnels, les applications LLM sont souvent spécifiques au contexte, nécessitant l’intervention d’experts en la matière pour une évaluation efficace. Pour faire face à cette complexité, des cadres d’auto-évaluation ont vu le jour, dans lesquels un LLM est utilisé pour en évaluer un autre. Ces cadres créent des pipelines pour une évaluation continue, intégrant des tests automatisés ou des repères gérés par des systèmes LLMOps. Cette approche permet de suivre les performances du modèle, de signaler les anomalies et d’améliorer les critères d’évaluation, simplifiant ainsi le processus d’évaluation de la qualité et de la fiabilité des résultats génératifs.

LLMOps fournit l'ossature opérationnelle nécessaire pour gérer la complexité supplémentaire des LLM que les MLOps ne peuvent pas gérer seuls. LLMOps garantit que les organisations peuvent s'attaquer aux points sensibles tels que l'imprévisibilité des résultats génératifs et l'émergence de nouveaux cadres d'évaluation, tout en permettant des déploiements sûrs et efficaces. Dans ce contexte, il est essentiel que les entreprises comprennent ce passage des MLOps aux LLMOps afin de relever les défis uniques des LLM au sein de leur propre organisation et de mettre en œuvre les opérations appropriées pour garantir le succès de leurs projets d'IA.

Perspectives d'avenir : adopter AgentOps

Maintenant que nous avons abordé les LLMOps, il est important d'envisager l'avenir des cadres opérationnels face à l'innovation constante de l'IA. L'IA agentique, ou agents IA, est actuellement à la pointe du secteur. Il s'agit de programmes entièrement automatisés dotés de capacités de raisonnement et de mémoire complexes, qui utilisent un LLM pour résoudre des problèmes, élaborent leur propre plan et l'exécutent. Deloitte prédit que 25 % des entreprises utilisant l’IA générative sont susceptibles de déployer des agents d’IA en 2025, et ce chiffre passera à 50 % d’ici 2027. Ces données montrent une évolution claire vers l’IA agentique à l’avenir – une évolution qui a déjà commencé puisque de nombreuses organisations ont déjà commencé à mettre en œuvre et à développer cette technologie.

Avec ça, AgentOps Il s’agit de la prochaine vague d’opérations d’IA à laquelle les entreprises doivent se préparer.

Les frameworks AgentOps combinent des éléments d'IA, d'automatisation et d'opérations dans le but d'améliorer la façon dont les équipes gèrent et font évoluer les processus métier. Ils se concentrent sur l'exploitation d'agents intelligents pour améliorer les flux de travail opérationnels, fournir des informations en temps réel et soutenir la prise de décision dans divers secteurs. La mise en œuvre des frameworks AgentOps améliore considérablement la cohérence du comportement et des réponses d'un agent IA aux situations inhabituelles, dans le but de minimiser les temps d'arrêt et les pannes. Cela deviendra nécessaire à mesure que de plus en plus d'organisations commenceront à déployer et à utiliser des agents IA dans leurs flux de travail.

AgentOps est un composant indispensable à la gestion de la prochaine génération de systèmes d'IA. Les organisations doivent se concentrer sur l'observabilité, la traçabilité et la surveillance renforcée du système afin de développer des agents d'IA innovants et avant-gardistes. Face aux progrès de l'automatisation et à l'augmentation des responsabilités liées à l'IA, une intégration efficace d'AgentOps est essentielle pour que les organisations maintiennent la confiance dans l'IA et puissent déployer des opérations complexes et spécialisées.

Toutefois, avant que les entreprises puissent commencer à travailler avec AgentOps, elles doivent avoir une compréhension claire de LLMOps – décrite ci-dessus – et de la façon dont les deux opérations fonctionnent main dans la main. Sans une formation appropriée autour de LLMOps, les entreprises ne seront pas en mesure de s'appuyer efficacement sur le cadre existant pour travailler à la mise en œuvre d'AgentOps.