Pourquoi une solution MLOps peut accélérer votre activité en 2021

Actualités de de l'Intelligence Artificielle - Machine Learning - Objets connectés

Pourquoi une solution MLOps peut accélérer votre activité en 2021


En novembre, nous a mené une enquête avec plus de 400 chefs d’entreprise impliqués dans des initiatives d’IA / ML dans leurs organisations et ont découvert le les 10 principales tendances du secteur en 2021.

Interrogés sur l’infrastructure qu’ils utilisent pour prendre en charge le ML, les répondants ont signalé de meilleurs résultats lorsqu’ils utilisent des tiers opérations d’apprentissage automatique (MLOps) pour répondre à leurs besoins en infrastructure.

L'achat d'une solution tierce coûte 19 à 21% de moins que la création de la vôtre

Cet article explore la tendance en détail et ce que cela signifie pour les entreprises à l’approche de 2021.

Un large éventail d’approches d’infrastructure et de besoins

Nous sommes en 2021 et les besoins en infrastructures sont plus complexes que jamais. Notre enquête a révélé que 71% de toutes les organisations ont des environnements hybrides, et 42% ont des environnements hybrides avec des solutions cloud et sur site. Il s’agit d’une augmentation significative par rapport aux 16% qui ont signalé de tels environnements de cloud hybride et sur site l’année précédente.

71% de toutes les organisations ont des environnements hybrides et 42% ont une combinaison d'infrastructure cloud et sur site

Alors, comment les organisations gèrent-elles ces besoins d’infrastructure de plus en plus complexes? Dans notre enquête, les répondants ont déclaré utiliser un large éventail d’approches pour soutenir l’infrastructure pour le déploiement et la gestion des modèles:

  1. Construire et entretenir son propre système à partir de zéro
  2. Intégration de composants open source dans un système géré en interne
  3. Intégration de solutions de points commerciaux dans un système maintenu en interne
  4. Utilisation d’une plate-forme tierce prise en charge par un fournisseur

Au début de l’apprentissage automatique, l’option n ° 1 était essentiellement la seule option disponible pour les organisations qui souhaitaient investir dans le ML. Pour commencer, ils devaient essentiellement construire et maintenir leur propre infrastructure à partir de zéro pour déployer et gérer des modèles. Ce ML limitait les quelques entreprises sélectionnées qui avaient les ressources pour le faire.

Au fur et à mesure que le marché a mûri, la barrière à l’entrée s’est abaissée et les entreprises disposent désormais d’une gamme d’outils commerciaux pour répondre à leurs besoins en infrastructure de ML. Lorsque nous examinons les options 3 et 4, c’est ce que nous voyons. Les organisations qui intègrent des solutions de points commerciaux dans leurs systèmes ou utilisent une plate-forme tierce n’ont pas à créer elles-mêmes une solution. Ils ont acheté une solution auprès d’un fournisseur qui prend en charge leurs besoins en infrastructure de ML.

En d’autres termes, ils ont investi dans une solution d’opérations d’apprentissage automatique (MLOps).

Et par rapport à celles qui construisent et maintiennent leurs propres systèmes à partir de zéro, ces organisations dépensent en moyenne 19 à 21% de moins en coûts d’infrastructure, 31% de jours en moins pour mettre un modèle formé en production à grande échelle et un pourcentage plus faible de leur le temps des data scientists sur le déploiement du modèle.

Le temps requis pour déployer un modèle est inférieur de 31% pour les organisations qui achètent une solution tierce

Qu’est-ce que MLOps et pourquoi avez-vous besoin d’une solution MLOps?

MLOps est un ensemble d’outils et de processus pour fournir un ML à grande échelle en tirant parti de votre cycle de vie de développement logiciel (SDLC) existant. En termes simples, c’est ce qui permet aux organisations d’augmenter leur capacité de production au point de générer une valeur commerciale significative et d’obtenir des résultats. Les solutions MLOps aident les organisations à déployer et à gérer des modèles de ML à grande échelle, en prenant en charge leurs besoins d’infrastructure uniques tout en accélérant le délai de rentabilisation du ML et en protégeant leurs activités.

2021 est une année importante pour investir dans l’apprentissage automatique. Notre enquête a révélé que les organisations réalisent le potentiel de l’IA et du ML pour produire des impacts supérieurs et nets sur leurs entreprises pendant une période d’incertitude économique. Sur un an, 83% des organisations ont augmenté leurs budgets pour l’IA et le ML et le nombre moyen de data scientists employés a augmenté de 76%.

Les données nous disent que les solutions MLOps peuvent améliorer les résultats – et que 2021 sera une année importante pour le ML. Ainsi, que vous ayez 100 modèles en production ou que vous soyez en train de démarrer, vous devez rechercher des moyens de répondre à vos besoins opérationnels avec les solutions MLOps cette année. Cela vous aidera à libérer de précieuses ressources pour vous concentrer sur ce qui compte vraiment: faire croître votre entreprise.

Découvrez les 10 tendances du ML en entreprise

Ce n’est que l’une des tendances que nous avons découvertes dans notre enquête auprès de plus de 400 chefs d’entreprise. Vérifiez rapport complet aujourd’hui pour explorer les 10 tendances que nous avons découvertes dans nos recherches. 2021 sera une année cruciale pour les initiatives de ML: préparez-vous au succès en comprenant où se dirige l’industrie et comment vous pouvez en tirer le meilleur parti.

En savoir plus sur la série de blogs ML Trends