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La gestion efficace des modèles d'apprentissage automatique (ML) est essentielle pour développer les initiatives d'IA. Cet article évalue six plateformes de premier plan conçues pour rationaliser les flux de travail de machine learning, couvrant l'expérimentation, le déploiement, la surveillance et l'optimisation des coûts. Chaque plateforme propose des fonctionnalités distinctes adaptées à des cas d'utilisation spécifiques, allant de la conformité au niveau de l'entreprise à la flexibilité des logiciels libres. Voici un aperçu des plateformes examinées :
Ces plateformes répondent à des défis tels que les « cimetières de modèles » et les goulots d'étranglement liés au déploiement, permettant aux équipes d'opérationnaliser efficacement l'IA. Le marché mondial des MLOps devrait croître de 1,58 milliard de dollars (2024) pour 19,55 milliards de dollars (2032), faisant du bon choix de plateforme un élément essentiel de la réussite.
Comparaison des 6 principales plateformes d'IA pour la gestion des modèles de machine learning
Amazon SageMaker est une plateforme complète d'apprentissage automatique conçue spécifiquement pour les utilisateurs d'AWS. Il propose une suite complète d'outils pour créer, former et déployer des modèles, ce qui le rend idéal pour les flux de travail au niveau de la production et les applications d'entreprise qui nécessitent une évolutivité et une intégration fluide avec les services AWS.
SageMaker prend en charge chaque étape du processus d'apprentissage automatique, de l'expérimentation initiale au déploiement en production. La plateforme simplifie le développement de modèles grâce à des fonctionnalités telles que des algorithmes intégrés, des outils AutoML, une infrastructure évolutive et des options de déploiement avancées telles que la mise à l'échelle automatique, les tests A/B et la détection de dérive. Ces fonctionnalités constituent une base solide pour la gestion de flux de travail ML complexes.
Depuis juin 2024, SageMaker a intégré un serveur de suivi MLflow géré, en remplacement de son ancien module Experiments. Cette intégration permet aux utilisateurs de suivre les expériences, de gérer des registres de modèles et d'effectuer des inférences. Cependant, certaines fonctionnalités avancées de MLflow, telles que les requêtes d'exécution personnalisées, ne sont pas disponibles en raison de la nature propriétaire du backend de SageMaker.
L'intégration MLflow de SageMaker permet la compatibilité avec les frameworks d'apprentissage automatique les plus courants tels que PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn, et Visage étreignant. En outre, il fonctionne parfaitement avec d'autres services AWS tels que Lambda, S3, et EventBridge, aidant les utilisateurs à créer des pipelines de machine learning rationalisés. Cependant, l'intégration approfondie de la plateforme avec AWS peut entraîner une dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, ce que les entreprises devraient prendre en compte si elles souhaitent adopter des stratégies multicloud ou de cloud hybride.
L'un des principaux défis de SageMaker est la gestion des coûts. Comme Engr. Maryland. Hasan Monsur souligne que « les coûts peuvent s'accumuler rapidement ». Les fonctionnalités étendues et l'infrastructure évolutive de la plateforme peuvent entraîner des dépenses importantes, en particulier pour les équipes qui mènent de nombreuses expériences ou utilisent des modèles à fort trafic. Pour y remédier, les entreprises doivent surveiller de près leur utilisation et tirer parti des outils de gestion des coûts AWS pour éviter des frais imprévus.
Google Cloud Vertex AI est une plateforme entièrement gérée conçue pour intégrer les outils avancés d'apprentissage automatique de Google à l'ensemble de l'écosystème Google Cloud. Il fournit un support de bout en bout pour le cycle de vie de l'apprentissage automatique, ce qui permet aux équipes de gérer plus facilement les tâches, de la création du modèle au déploiement.
Vertex AI simplifie l'ensemble du processus d'apprentissage automatique, qu'il s'agisse de la formation des modèles, de leur déploiement ou de la garantie de leurs performances grâce à une surveillance continue. Il offre de la flexibilité avec des options pour la formation de modèles personnalisés adaptés à des besoins uniques et un AutoML low-code pour des flux de travail plus rapides. En utilisant Vertex Pipelines, les équipes peuvent gérer la formation, la validation et les prévisions via une interface unique et unifiée. Les terminaux gérés et les outils de surveillance intégrés améliorent la supervision de la production, aidant les équipes à maintenir le bon fonctionnement des opérations.
La plateforme prend en charge des frameworks populaires tels que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn, permettant aux utilisateurs de travailler avec des outils familiers tout en bénéficiant de l'infrastructure de Google. Vertex AI s'intègre également parfaitement à d'autres services Google Cloud tels que BigQuery, Looker, Moteur Google Kubernetes, et Flux de données. Cet environnement interconnecté garantit un flux de travail rationalisé pour le traitement des données, la formation des modèles et le déploiement.
Le prix commence à 0,19$ par utilisateur et par heure, le coût total dépendant de l'utilisation du service. Il est essentiel de surveiller de près l'utilisation pour éviter des dépenses imprévues.
Azure Machine Learning, développée par Microsoft, est une plateforme robuste conçue pour les organisations qui ont besoin d'une gestion de bout en bout des modèles d'apprentissage automatique (ML). Du développement au déploiement, en passant par la surveillance continue, il est particulièrement adapté aux secteurs où la sécurité et la conformité ne sont pas négociables.
Cette plateforme couvre l'ensemble du cycle de vie du machine learning et propose des outils tels que le suivi des expériences, la reconversion automatisée et des options de déploiement flexibles. Son espace de travail compatible avec MLflow simplifie le suivi des expériences et la gestion du registre des modèles, garantissant ainsi une intégration parfaite avec l'infrastructure étendue d'Azure. Ces fonctionnalités en font une solution complète pour gérer efficacement les flux de travail de machine learning.
Azure Machine Learning prend en charge des frameworks populaires tels que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn. Les utilisateurs peuvent tirer parti de son espace de travail compatible avec MLFlow pour suivre les expériences tout en bénéficiant de la puissante infrastructure d'Azure. La plateforme s'intègre également parfaitement aux solutions de stockage Azure telles que Azure ADLS et Stockage Azure Blob. Les options de déploiement sont tout aussi diverses, allant du cloud Kubernetes des clusters aux périphériques périphériques, offrant une flexibilité adaptée à de nombreux cas d'utilisation.
La plateforme va au-delà de la gestion du cycle de vie en proposant des fonctionnalités de gouvernance avancées. Conçu pour les secteurs réglementés, Azure Machine Learning inclut des mesures de sécurité et des outils de conformité intégrés, garantissant le respect des normes de l'entreprise. Des fonctionnalités telles que les pistes d'audit et une documentation de conformité détaillée en font un choix idéal pour les organisations nécessitant une supervision stricte.
Azure Machine Learning est conçu pour gérer des opérations à grande échelle, prenant en charge une variété de frameworks et d'infrastructures de machine learning. Sa capacité à faire évoluer les ressources de calcul garantit des performances constantes, ce qui en fait un choix fiable pour les entreprises qui cherchent à développer leurs capacités de machine learning.
Databricks fournit une version gérée de MLflow qui associe la flexibilité des outils open source à la stabilité d'une infrastructure de niveau entreprise. Cette solution s'intègre sans effort à l'écosystème ML/AI plus large de Databricks, y compris Catalogue Unity et Modèle au service, créant un espace unifié pour les flux de travail d'apprentissage automatique. Il est conçu pour permettre des opérations de machine learning fluides de bout en bout tout en maintenant l'efficacité.
Databricks assure une gestion complète du cycle de vie en combinant les principales fonctionnalités de MLflow : Suivi, Registre des modèles, Projets, Modèles, Déploiements pour les LLM, Evaluer, et Interface utilisateur d'ingénierie rapide - grâce aux fonctionnalités robustes de sa plateforme. Cette intégration rationalise l'ensemble du processus, du suivi des expériences au déploiement du modèle.
Au-delà de ces outils de cycle de vie, Databricks renforce son offre en travaillant de manière fluide avec un large éventail de frameworks et de solutions de stockage.
L'une des caractéristiques les plus remarquables de Databricks est l'interface ouverte de MLflow, qui se connecte à plus de 40 applications et frameworks, tels que PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, IA ouverte, Visage étreignant, Chaîne Lang, et Étincelle. Il prend également en charge plusieurs solutions de stockage, notamment Azure ADLS, AWS S3, Cloudflare R2, et DBFS, qui gère des ensembles de données de toutes tailles, y compris des fichiers d'une taille maximale de 100 To. De plus, la plateforme propose des outils intégrés de gestion des utilisateurs et des accès, simplifiant ainsi la collaboration en équipe.
Ce haut niveau d'interopérabilité garantit une évolutivité fluide dans les environnements distribués.
Grâce à son intégration de Apache Spark, Databricks avec MLflow prend en charge l'exécution de clusters distribués et le réglage parallèle des hyperparamètres. Le centralisé Registre des modèles améliore la découverte de modèles et le suivi des versions, ce qui est particulièrement utile pour les organisations dont plusieurs équipes de data science travaillent simultanément sur différents modèles.
La tarification de Databricks commence à 0,07$ par DBU, et la solution MLflow gérée est incluse sans frais supplémentaires. Ce modèle de tarification permet de faire évoluer les opérations d'apprentissage automatique sans un investissement initial important.
La version open source de MLflow offre une solution complète pour gérer l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, le tout sous licence Apache-2.0. Cette approche garantit que les utilisateurs conservent le contrôle total de leur infrastructure de machine learning sans être liés à un fournisseur spécifique. Il constitue une alternative flexible aux plateformes d'entreprise, en mettant l'accent sur la personnalisation et l'autonomie des utilisateurs.
MLflow fournit un environnement tout-en-un pour le développement, le déploiement et la gestion de modèles d'apprentissage automatique. Il prend en charge le suivi des expériences, garantit la reproductibilité et facilite un déploiement cohérent. La plateforme enregistre des informations clés telles que les paramètres, les versions de code, les métriques et les fichiers de sortie. Des mises à jour récentes ont introduit un outil de suivi des expériences LLM et des outils initiaux pour une ingénierie rapide, élargissant ainsi ses capacités.
Grâce à une interface ouverte, MLflow s'intègre parfaitement à plus de 40 applications et frameworks, dont PyTorch, TensorFlow et HuggingFace. Il se connecte également à des solutions de stockage distribué telles qu'Azure ADLS et AWS S3, prenant en charge des ensembles de données pouvant atteindre 100 To. De plus, MLflow Tracing inclut désormais OpenTelemetry support, amélioration de l'observabilité et de la compatibilité avec les outils de surveillance.
MLflow évolue sans effort, des petits projets aux applications Big Data à grande échelle. Il prend en charge l'exécution distribuée via Apache Spark et peut gérer plusieurs exécutions parallèles, ce qui le rend idéal pour des tâches telles que le réglage des hyperparamètres. Son registre de modèles centralisé rationalise la découverte de modèles, la gestion des versions et la collaboration entre les équipes de science des données.
Bien que MLflow soit gratuit, l'auto-hébergement introduit des responsabilités supplémentaires. Les organisations doivent gérer la configuration, l'administration et la maintenance continue. Les coûts d'infrastructure et de personnel incombent à l'utilisateur, et la version open source ne dispose pas d'outils intégrés de gestion des utilisateurs et des groupes. Cela signifie que les équipes doivent mettre en œuvre leurs propres mesures de sécurité et de conformité, ce qui ajoute une couche de complexité supplémentaire.
prompts.ai est spécialisé dans la gestion des invites et des expériences pour les applications basées sur de grands modèles de langage (LLM). Au lieu de remplacer les plates-formes MLOps à grande échelle, il fonctionne au niveau de la couche application, en suivant les instructions, les configurations des modèles, les entrées, les sorties et les mesures d'évaluation des différentes expériences. Les équipes basées aux États-Unis l'intègrent souvent à leur infrastructure cloud existante, telle qu'AWS, GCP, Azure ou Vercel - tout en continuant à utiliser d'autres plateformes pour des tâches telles que la formation et le déploiement de modèles. Cette section explique comment prompts.ai améliore la gestion du cycle de vie, l'interopérabilité, la gouvernance, l'évolutivité et la rentabilité des applications basées sur LLM.
prompts.ai aborde les éléments critiques du cycle de vie en proposant des fonctionnalités telles que le contrôle de version pour les invites et les configurations, les tests A/B pour les variations des invites et des modèles, et la surveillance en temps réel de mesures telles que la latence, les taux de réussite et les commentaires des utilisateurs. Il prend également en charge la formation et le réglage des modèles LoRa (Low-Rank Adaptation), permettant aux équipes de personnaliser de grands modèles pré-entraînés. En outre, la plateforme facilite le développement d'agents d'IA et automatise les flux de travail qui s'intègrent parfaitement aux outils d'entreprise tels que Slack, Gmail, et Trello. Les autres processus du cycle de vie, tels que la formation des modèles, restent gérés via des plateformes cloud standard.
La plateforme simplifie l'accès à plus de 35 principaux modèles d'IA, notamment TPT, Claude, Lama, et Gémeaux, via une interface unifiée. Les équipes basées aux États-Unis intègrent souvent prompts.ai à des fournisseurs de cloud tels qu'AWS, GCP ou Azure via des API, en tirant parti de son SDK ou de son API REST pour enregistrer les invites, les réponses et les métadonnées telles que les identifiants utilisateur, les types de plans et les horodatages dans les fuseaux horaires américains locaux. Pour les configurations basées sur Kubernetes, les équipes peuvent intégrer la connexion prompts.ai à des microservices à l'aide d'un intergiciel partagé, tout en s'appuyant sur des outils d'observabilité tels que Prométhée et Grafana pour une surveillance plus large.
prompts.ai renforce la gouvernance en centralisant et en versionnant les invites et les configurations, tout en conservant des journaux détaillés de chaque interaction, y compris les invites, les modèles et les paramètres utilisés. Ces journaux créent des pistes d'audit qui améliorent l'explicabilité et la reproductibilité, des exigences essentielles dans les secteurs réglementés tels que la finance et la santé. La plateforme adhère aux meilleures pratiques SOC 2 Type II, HIPAA et GDPR et a commencé son audit SOC 2 Type 2 le 19 juin 2025. Cependant, les exigences réglementaires américaines plus strictes, telles que l'anonymisation des données, le contrôle d'accès basé sur les rôles et les exigences de résidence des données, sont généralement gérées dans le backend et la configuration cloud d'une organisation.
Conçu pour gérer de grands volumes d'appels LLM, prompts.ai capture uniquement les métadonnées les plus essentielles afin de minimiser la latence. De nombreuses équipes SaaS basées aux États-Unis utilisent une couche proxy interne pour envoyer des journaux par lots ou de manière asynchrone à prompts.ai, évitant ainsi les goulots d'étranglement susceptibles de ralentir les performances. Les considérations d'évolutivité incluent souvent le débit réseau pour l'ingestion des journaux, les coûts de stockage pour les grands ensembles de données et les stratégies de rétention. Les pratiques courantes incluent la définition de périodes complètes de conservation des journaux comprises entre 30 et 90 jours tout en conservant des mesures agrégées pour une analyse à long terme.
prompts.ai fournit un suivi détaillé des coûts en liant chaque interaction enregistrée à l'utilisation de son modèle, à sa consommation de jetons et aux coûts associés en dollars américains. Les équipes peuvent analyser les dépenses à différents niveaux, par exemple par point de terminaison, fonctionnalité ou segment d'utilisateurs, et mener des expériences pour comparer des modèles (par exemple, GPT-4 par rapport à un modèle plus petit ou open source sur Vertex AI) afin de trouver le juste équilibre entre qualité et coût. Les indicateurs utiles incluent les coûts moyens et au 95e centile par demande, le coût par utilisateur actif mensuel, le coût par flux de travail et le coût par exécution réussie d'une tâche. Par exemple, une société SaaS B2B américaine utilisant prompts.ai a découvert que le fait de modifier légèrement une invite et d'utiliser un modèle plus abordable permettait de maintenir un niveau de satisfaction élevé des utilisateurs tout en réduisant les coûts de 30 à 40 %.
Après avoir examiné les critiques détaillées de la plateforme, voici un aperçu de de prompts.ai principaux points forts et domaines dans lesquels il risque de ne pas être à la hauteur.
prompts.ai adopte une approche avant-gardiste pour gérer les applications LLM (Large Language Model). Il fournit un accès transparent à plus de 35 principaux modèles d'IA tout en respectant des normes de conformité rigoureuses telles que SOC 2, HIPAA et GDPR. Les utilisateurs ont fait état d'économies impressionnantes, les dépenses liées à l'IA pouvant être réduites jusqu'à 98 %. Cependant, la plateforme présente certaines limites, telles que l'absence de prise en charge de la formation sur les modèles personnalisés et le fait que ses fonctionnalités les plus avancées ne sont accessibles que par le biais de plans de niveau supérieur.
Pour choisir la bonne plateforme de gestion des modèles d'apprentissage automatique, vous devez l'aligner sur votre infrastructure, l'expertise de votre équipe et vos objectifs commerciaux. Amazon SageMaker est un choix judicieux pour les équipes qui utilisent déjà AWS, grâce à son intégration fluide avec des services tels que S3 et CloudWatch. Google Cloud Vertex AI s'adresse aux organisations axées sur les données, en s'appuyant sur des outils tels que BigQuery et AutoML. Pour les entreprises des secteurs réglementés, Apprentissage automatique Azure se distingue par l'accent mis sur la gouvernance et les capacités du cloud hybride.
Pour ceux qui recherchent la flexibilité et l'indépendance par rapport à des fournisseurs spécifiques, MLflow (source libre) fournit une solution économique avec des fonctionnalités telles que le suivi des expériences et un registre de modèles. Databricks avec MLflow étend cette approche en proposant des fonctionnalités avancées conçues pour gérer des données à grande échelle. D'autre part, prompts.ai met l'accent sur l'orchestration LLM, offrant aux équipes basées aux États-Unis un accès instantané à plus de 35 modèles d'IA de pointe, une conformité de niveau entreprise et des avantages financiers significatifs.
Ces distinctions soulignent l'importance de la sélection des plateformes, d'autant plus que de nombreuses entreprises rencontrent des difficultés pour développer leurs initiatives d'IA. Des études révèlent qu'environ 74 % des organisations dans le monde ont du mal à faire passer les projets d'IA du stade pilote à celui de la production, et que près de 90 % des modèles d'IA ne parviennent pas à dépasser le stade pilote. Face à de tels obstacles, les plateformes doivent donner la priorité à la transparence des coûts, à l'intégration CI/CD et à de solides fonctionnalités d'observabilité. Cela est d'autant plus crucial que le marché mondial des MLOps devrait passer de 1,58 milliard de dollars en 2024 à 19,55 milliards de dollars d'ici 2032.
Lorsque vous choisissez une plateforme d'IA pour gérer des modèles d'apprentissage automatique, portez une attention particulière à capacités essentielles tels que la formation, le déploiement, la surveillance et le contrôle des versions. Assurez-vous que la plateforme s'intègre parfaitement à vos outils et flux de travail actuels, et vérifiez qu'elle peut évoluer efficacement pour s'adapter à des volumes de données croissants et à des modèles plus complexes.
En outre, évaluez dans quelle mesure la plateforme convient à vos cas d'utilisation spécifiques. Recherchez des caractéristiques qui garantissent une solidité gouvernance, ce qui permet de maintenir la précision et la conformité des modèles au fil du temps. Optez pour des outils qui simplifient l'ensemble du cycle de vie du modèle tout en s'alignant sans effort sur les objectifs et les exigences de votre organisation.
Les plateformes d'IA sont conçues pour contrôler les dépenses grâce à des fonctionnalités telles que mise à l'échelle automatique, qui ajuste les ressources de calcul en fonction de la demande, garantissant ainsi une utilisation efficace. Ils fournissent également outils de suivi des coûts pour aider à suivre les dépenses en temps réel et alertes budgétaires pour avertir les utilisateurs avant qu'ils ne dépassent leurs limites. Avec un modèle de tarification à l'utilisation, les services de calcul, de stockage et de déploiement que vous utilisez ne vous sont facturés que pour les services de calcul, de stockage et de déploiement, ce qui facilite la gestion des coûts tout en rationalisant les opérations.
Ces plateformes d'IA sont conçues pour fonctionner sans effort avec des outils et services populaires tels que GitHub, Azure DevOps, Power BI, TensorFlow, PyTorch, SciKit Learn, Docker, et Kubernetes. Ils s'intègrent également parfaitement aux principaux fournisseurs de cloud, notamment AWS, Google Cloud, et Azure.
En proposant des fonctionnalités telles que des API, des interfaces de ligne de commande (CLI) et une compatibilité avec des frameworks largement utilisés, ces plateformes simplifient les flux de travail, gèrent efficacement les environnements et prennent en charge un déploiement multicloud flexible. Ce niveau d'intégration garantit un cycle de vie plus fluide des modèles d'apprentissage automatique tout en préservant la compatibilité avec les systèmes existants.
