Meilleur Plateformes MLOps
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En savoir plus sur Plateformes MLOps
Qu'est-ce que les plateformes MLOps ?
Les solutions MLOps appliquent des outils et des ressources pour garantir que les projets d'apprentissage automatique sont exécutés correctement et efficacement, y compris la gouvernance des données, la gestion des modèles et le déploiement des modèles.
La quantité de données produites au sein des entreprises augmente rapidement. Les entreprises réalisent son importance et exploitent ces données accumulées pour obtenir un avantage concurrentiel. Les entreprises transforment leurs données en informations pour orienter les décisions commerciales et améliorer les offres de produits. Avec l'apprentissage automatique, les utilisateurs peuvent exploiter de vastes quantités de données. Qu'elles soient structurées ou non, elles révèlent des modèles et aident à faire des prédictions basées sur les données.
Un aspect crucial du processus d'apprentissage automatique est le développement, la gestion et la surveillance des modèles d'apprentissage automatique. Les utilisateurs utilisent les plateformes MLOps pour gérer et surveiller les modèles d'apprentissage automatique lorsqu'ils sont intégrés dans des applications commerciales.
Bien que les capacités MLOps puissent se regrouper dans des produits ou des plateformes logicielles, il s'agit fondamentalement d'une méthodologie. Lorsque les data scientists, les ingénieurs de données, les développeurs et d'autres parties prenantes commerciales collaborent et s'assurent que les données sont correctement gérées et exploitées pour en tirer du sens, ils ont besoin de MLOps pour garantir que les équipes sont alignées et que les projets d'apprentissage automatique sont suivis et peuvent être reproduits.
Quels types de plateformes MLOps existent ?
Toutes les plateformes MLOps ne sont pas créées égales. Ces outils permettent aux développeurs et aux data scientists de gérer et de surveiller les modèles d'apprentissage automatique. Cependant, ils diffèrent en termes de types de données pris en charge, ainsi que de méthode et de manière de déploiement.
Cloud
Avec la possibilité de stocker des données sur des serveurs distants et d'y accéder facilement, les entreprises peuvent se concentrer moins sur la construction d'infrastructures et plus sur leurs données, tant en termes de manière d'en tirer des informations que pour en assurer la qualité. Ces plateformes leur permettent d'entraîner et de déployer les modèles dans le cloud. Cela aide également lorsque ces modèles sont intégrés dans diverses applications, car cela offre un accès plus facile pour modifier et ajuster les modèles qui ont été déployés.
Sur site
Le cloud n'est pas toujours la réponse, car ce n'est pas toujours une solution viable. Tous les experts en données n'ont pas le luxe de travailler dans le cloud pour plusieurs raisons, notamment des problèmes de sécurité des données et de latence. Dans des cas comme les soins de santé, des réglementations strictes telles que la HIPAA exigent que les données soient sécurisées. Par conséquent, les solutions sur site peuvent être vitales pour certains professionnels, tels que ceux du secteur de la santé et du secteur public, où la conformité à la confidentialité est stricte et parfois vitale.
Edge
Certaines plateformes permettent de lancer des algorithmes en périphérie, qui consiste en un réseau maillé de centres de données qui traitent et stockent les données localement avant de les envoyer à un centre de stockage centralisé ou au cloud. L'informatique en périphérie optimise les systèmes de cloud computing pour éviter les interruptions ou les ralentissements dans l'envoi et la réception de données.
Quelles sont les fonctionnalités communes des plateformes MLOps ?
Voici quelques fonctionnalités de base des plateformes MLOps qui peuvent être utiles aux utilisateurs :
Entraînement de modèles : L'ingénierie des caractéristiques est le processus de transformation des données brutes en caractéristiques qui représentent mieux le problème sous-jacent pour les modèles prédictifs. C'est une étape clé dans la construction d'un modèle et elle améliore la précision du modèle sur des données non vues. Construire un modèle nécessite de l'entraîner en lui fournissant des données. L'entraînement d'un modèle est le processus par lequel les valeurs appropriées sont déterminées pour tous les poids et le biais à partir des données saisies. Deux méthodes clés utilisées à cette fin sont l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. La première est une méthode dans laquelle l'entrée est étiquetée, tandis que la seconde traite des données non étiquetées.
Gestion des modèles : Le processus ne se termine pas une fois le modèle publié. Les entreprises doivent surveiller et gérer leurs modèles pour s'assurer qu'ils restent précis et à jour. La comparaison de modèles permet aux utilisateurs de comparer rapidement les modèles à une référence ou à un résultat précédent pour déterminer la qualité du modèle construit. Beaucoup de ces plateformes disposent également d'outils pour suivre les métriques, telles que la précision et la perte. Cela peut aider à enregistrer, cataloguer et organiser tous les modèles d'apprentissage automatique déployés dans l'entreprise. Tous les modèles ne sont pas destinés à tous les utilisateurs. Par conséquent, certains outils permettent de provisionner les utilisateurs en fonction de l'autorisation de déployer et d'itérer sur les modèles d'apprentissage automatique.
Déploiement de modèles : Le déploiement de modèles d'apprentissage automatique est le processus de mise à disposition des modèles dans des environnements de production, où ils fournissent des prédictions à d'autres systèmes logiciels. Certains outils permettent aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèles et de suivre quels modèles sont déployés en production. Les méthodes de déploiement prennent la forme d'API REST, d'interface graphique pour l'analyse à la demande, et plus encore.
Métriques : Les utilisateurs peuvent contrôler l'utilisation et la performance des modèles en production. Cela aide à suivre comment les modèles fonctionnent.
Quels sont les avantages des plateformes MLOps ?
Grâce à l'utilisation des plateformes MLOps, les data scientists peuvent obtenir une visibilité sur leurs efforts d'apprentissage automatique. Cela les aide à mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et ils disposent des outils nécessaires pour résoudre les problèmes si et quand ils surviennent. Avec ces outils, les experts préparent et enrichissent leurs données, exploitent les bibliothèques d'apprentissage automatique et déploient leurs algorithmes en production.
Partager les informations sur les données : Les utilisateurs peuvent partager des données, des modèles, des tableaux de bord ou d'autres informations connexes avec des outils basés sur la collaboration pour favoriser et faciliter le travail d'équipe.
Simplifier et étendre la science des données : Les modèles pré-entraînés et les pipelines prêts à l'emploi adaptés à des tâches spécifiques aident à rationaliser le processus. Ces plateformes aident efficacement à étendre les expériences sur de nombreux nœuds pour effectuer un entraînement distribué sur de grands ensembles de données.
Mieux expérimenter : Avant qu'un modèle ne soit mis en production, les data scientists passent beaucoup de temps à travailler avec les données et à expérimenter pour trouver une solution optimale. Les plateformes MLOps facilitent cette expérimentation grâce à des outils de visualisation des données, d'augmentation des données et de préparation des données. Différents types de couches et d'optimiseurs pour l'apprentissage profond sont également utilisés dans l'expérimentation, qui sont des algorithmes ou des méthodes utilisés pour modifier les attributs des réseaux neuronaux tels que les poids et le taux d'apprentissage pour réduire les pertes.
Qui utilise les plateformes MLOps ?
Les data scientists sont très demandés, mais il y a une pénurie de professionnels qualifiés disponibles. Le jeu de compétences est varié et vaste (par exemple, il est nécessaire de comprendre un large éventail d'algorithmes, de mathématiques avancées, de compétences en programmation, et plus encore) ; par conséquent, ces professionnels sont difficiles à trouver et commandent une rémunération élevée. Pour résoudre ce problème, les plateformes incluent de plus en plus de fonctionnalités qui facilitent le développement de solutions d'IA, telles que les capacités de glisser-déposer et les algorithmes préconstruits.
De plus, pour que les projets de science des données soient lancés, il est essentiel que l'entreprise dans son ensemble adhère à ces projets. Les plateformes les plus robustes fournissent des ressources qui permettent aux utilisateurs non techniques de comprendre les modèles, les données impliquées et les aspects de l'entreprise qui ont été impactés.
Ingénieurs de données : Avec des capacités d'intégration de données robustes, les ingénieurs de données chargés de la conception, de l'intégration et de la gestion des données utilisent ces plateformes pour collaborer avec les data scientists et d'autres parties prenantes au sein de l'organisation.
Data scientists citoyens : Surtout avec l'essor de fonctionnalités plus conviviales, les data scientists citoyens qui ne sont pas formés professionnellement mais ont développé des compétences en données se tournent de plus en plus vers MLOps pour intégrer l'IA dans leur organisation.
Data scientists professionnels : Les data scientists experts tirent parti de ces plateformes pour étendre les opérations de science des données tout au long du cycle de vie, simplifiant le processus d'expérimentation au déploiement, accélérant l'exploration et la préparation des données, ainsi que le développement et l'entraînement des modèles.
Parties prenantes commerciales : Les parties prenantes commerciales utilisent ces outils pour obtenir une clarté sur les modèles d'apprentissage automatique et mieux comprendre comment ils s'intègrent dans l'entreprise et ses opérations dans son ensemble.
Quelles sont les alternatives aux plateformes MLOps ?
Les alternatives aux plateformes MLOps peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement :
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique : Selon le cas d'utilisation, les entreprises peuvent envisager des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique. Ce logiciel fournit une plateforme pour le développement complet de bout en bout de modèles d'apprentissage automatique et peut offrir des fonctionnalités plus robustes pour opérationnaliser ces algorithmes.
Logiciel d'apprentissage automatique : Les plateformes MLOps sont excellentes pour la surveillance et la gestion à grande échelle des modèles, que ce soit pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP), et plus encore. Cependant, dans certains cas, les entreprises peuvent vouloir une solution plus facilement disponible sur étagère, qu'elles peuvent utiliser de manière plug-and-play. Dans ce cas, elles peuvent envisager un logiciel d'apprentissage automatique, qui nécessitera moins de temps de configuration et de coûts de développement.
De nombreux types d'algorithmes d'apprentissage automatique effectuent diverses tâches et fonctions. Ces algorithmes peuvent consister en des algorithmes d'apprentissage automatique plus spécifiques, tels que l'apprentissage des règles d'association, les réseaux bayésiens, le clustering, l'apprentissage des arbres de décision, les algorithmes génétiques, les systèmes de classification d'apprentissage et les machines à vecteurs de support, entre autres. Cela aide les organisations à la recherche de solutions ponctuelles.
Logiciels liés aux plateformes MLOps
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les plateformes MLOps incluent :
Logiciel de préparation des données : Le logiciel de préparation des données aide les entreprises dans la gestion de leurs données. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Bien que les plateformes MLOps offrent des fonctionnalités de préparation des données, les entreprises peuvent opter pour un outil de préparation dédié.
Logiciel d'entrepôt de données : La plupart des entreprises ont un grand nombre de sources de données disparates, et pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en place un entrepôt de données. Les entrepôts de données hébergent des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales, permettant aux outils de business intelligence et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel.
Logiciel d'étiquetage des données : Pour lancer l'apprentissage supervisé, il est essentiel d'avoir des données étiquetées. Mettre en place un effort d'étiquetage systématique et soutenu peut être aidé par un logiciel d'étiquetage des données, qui fournit un ensemble d'outils pour que les entreprises transforment les données non étiquetées en données étiquetées et construisent des algorithmes d'IA correspondants.
Logiciel de traitement du langage naturel (NLP) : Le NLP permet aux applications d'interagir avec le langage humain en utilisant un algorithme d'apprentissage profond. Les algorithmes NLP saisissent le langage et fournissent une variété de sorties basées sur la tâche apprise. Les algorithmes NLP fournissent la reconnaissance vocale et la génération de langage naturel (NLG), qui convertit les données en langage humain compréhensible. Quelques exemples d'utilisations du NLP incluent les chatbots, les applications de traduction et les outils de surveillance des réseaux sociaux qui scannent les réseaux sociaux pour les mentions.
Défis avec les plateformes MLOps
Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre lot de défis.
Exigences en matière de données : Pour la plupart des algorithmes d'IA, une grande quantité de données est nécessaire pour lui faire apprendre ce qui est nécessaire. Les utilisateurs doivent entraîner les algorithmes d'apprentissage automatique en utilisant des techniques telles que l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé pour construire une application véritablement intelligente.
Pénurie de compétences : Il y a aussi une pénurie de personnes qui comprennent comment construire ces algorithmes et les entraîner à effectuer les actions nécessaires. L'utilisateur moyen ne peut pas simplement lancer un logiciel d'IA et le faire résoudre tous ses problèmes.
Biais algorithmique : Bien que la technologie soit efficace, elle n'est pas toujours efficace et est entachée de divers types de biais dans les données d'entraînement, tels que les biais raciaux ou de genre. Par exemple, comme de nombreux algorithmes de reconnaissance faciale sont entraînés sur des ensembles de données contenant principalement des visages d'hommes blancs, d'autres sont plus susceptibles d'être faussement identifiés par les systèmes.
Quelles entreprises devraient acheter des plateformes MLOps ?
La mise en œuvre de l'IA peut avoir un impact positif sur les entreprises dans une multitude de secteurs différents. Voici quelques exemples :
Services financiers : L'utilisation de l'IA dans les services financiers est prolifique, les banques l'utilisant pour tout, du développement d'algorithmes de score de crédit à l'analyse des documents de résultats pour repérer les tendances. Avec MLOps Plat, les équipes de science des données peuvent construire des modèles avec les données de l'entreprise et les déployer à la fois dans des applications internes et externes.
Soins de santé : Dans le domaine de la santé, les entreprises peuvent utiliser ces plateformes pour mieux comprendre les populations de patients, comme prédire les visites en hospitalisation et développer des systèmes qui peuvent associer les personnes à des essais cliniques pertinents. De plus, comme le processus de découverte de médicaments est particulièrement coûteux et prend beaucoup de temps, les organisations de santé utilisent la science des données pour accélérer le processus, en utilisant des données provenant d'essais passés, d'articles de recherche, et plus encore.
Commerce de détail : Dans le commerce de détail, en particulier le commerce électronique, la personnalisation règne en maître. Les principaux détaillants exploitent ces plateformes pour offrir aux clients des expériences hautement personnalisées basées sur des facteurs tels que le comportement précédent et la localisation. Avec l'apprentissage automatique en place, ces entreprises peuvent afficher du matériel hautement pertinent et attirer l'attention des clients potentiels.
Combien coûtent les plateformes MLOps ?
Comme mentionné ci-dessus, les plateformes MLOps sont disponibles sous forme de solutions sur site et cloud. Les prix entre les deux peuvent différer, le premier impliquant souvent plus de coûts initiaux liés à la mise en place de l'infrastructure.
Comme pour tout logiciel, ces plateformes sont souvent disponibles en différents niveaux, les solutions d'entrée de gamme coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières n'auront souvent pas autant de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou aux deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain degré de support, qui peut être illimité ou limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation.
Une fois mises en place, elles ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance importants, surtout si elles sont déployées dans le cloud. Comme ces plateformes sont souvent accompagnées de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent faire appel à des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel.
Retour sur investissement (ROI)
Les entreprises décident de déployer des plateformes MLOps pour obtenir un certain degré de ROI. Comme elles cherchent à récupérer les pertes liées au logiciel, il est crucial de comprendre ses coûts. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, parfois par niveaux en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent.
Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, tant en termes d'efficacité que de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (soit à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont observés grâce à l'utilisation de la plateforme.
Mise en œuvre des plateformes MLOps
Comment les plateformes MLOps sont-elles mises en œuvre ?
La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de vastes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent judicieux d'utiliser une partie externe, qu'il s'agisse d'un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou d'un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience à leur actif, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et comment utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente.
Qui est responsable de la mise en œuvre des plateformes MLOps ?
Il peut être nécessaire d'avoir beaucoup de personnes, ou de nombreuses équipes, pour déployer correctement une plateforme de science des données, y compris des ingénieurs de données, des data scientists et des ingénieurs logiciels. Cela est dû au fait que, comme mentionné, les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, il est rare qu'une seule personne ou même une seule équipe ait une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle en place, une entreprise peut commencer à assembler ses données et commencer le parcours de la science des données, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données.
À quoi ressemble le processus de mise en œuvre des plateformes MLOps ?
En termes de mise en œuvre, il est typique que le déploiement de la plateforme commence de manière limitée et soit ensuite déployé de manière plus large. Par exemple, une marque de détail pourrait décider de tester A/B l'utilisation d'un algorithme de personnalisation pour un nombre limité de visiteurs de son site afin de mieux comprendre comment il fonctionne. Si le déploiement est réussi, l'équipe de science des données peut présenter ses résultats à son équipe de direction (qui pourrait être le CTO, selon la structure de l'entreprise).
Si le déploiement n'a pas réussi, l'équipe pourrait revenir à la planche à dessin, en essayant de comprendre ce qui a mal tourné. Cela impliquera d'examiner les données d'entraînement, ainsi que les algorithmes utilisés. Si elles essaient à nouveau, mais que rien ne semble réussir (c'est-à-dire que le résultat est erroné ou qu'il n'y a pas d'amélioration des prédictions), l'entreprise pourrait avoir besoin de revenir aux bases et de revoir ses données dans leur ensemble.
Quand devriez-vous mettre en œuvre des plateformes MLOps ?
Comme mentionné précédemment, l'ingénierie des données, qui implique la préparation et la collecte des données, est une caractéristique fondamentale des projets de science des données. Par conséquent, les entreprises doivent donner la priorité à la mise en ordre de leurs données, en s'assurant qu'il n'y a pas d'enregistrements en double ou de champs mal alignés. Bien que cela semble basique, ce n'est rien de tel. Des données erronées en entrée entraîneront des données erronées en sortie.
Tendances des plateformes MLOps
AutoML
AutoML aide à automatiser de nombreuses tâches nécessaires au développement d'applications d'IA et d'apprentissage automatique. Les utilisations incluent la préparation automatique des données, l'ingénierie des caractéristiques automatisée, la fourniture d'explicabilité pour les modèles, et plus encore.
IA intégrée
Les fonctionnalités d'apprentissage machine et profond sont de plus en plus intégrées dans presque tous les types de logiciels, que l'utilisateur en soit conscient ou non. L'utilisation de l'IA intégrée dans des logiciels tels que le CRM, l'automatisation du marketing et les solutions d'analyse permet aux utilisateurs de rationaliser les processus, d'automatiser certaines tâches et d'obtenir un avantage concurrentiel avec des capacités prédictives. L'IA intégrée pourrait progressivement se développer dans les années à venir et pourrait le faire de la même manière que le déploiement cloud et les capacités mobiles l'ont fait au cours de la dernière décennie environ. Finalement, les fournisseurs pourraient ne pas avoir besoin de mettre en avant les avantages de leur produit grâce à l'apprentissage automatique, car cela pourrait simplement être supposé et attendu.
Apprentissage automatique en tant que service (MLaaS)
L'environnement logiciel est passé à une structure plus granulaire, de microservices, en particulier pour les besoins des opérations de développement. De plus, le boom des services d'infrastructure cloud publics a permis aux grandes entreprises d'offrir des services de développement et d'infrastructure à d'autres entreprises avec un modèle de paiement à l'utilisation. Le logiciel d'IA n'est pas différent, car les mêmes entreprises offrent MLaaS à d'autres entreprises.
Les développeurs profitent facilement de ces algorithmes et solutions préconstruits en leur fournissant leurs propres données pour obtenir des informations. L'utilisation de systèmes construits par des entreprises d'entreprise aide les petites entreprises à économiser du temps, des ressources et de l'argent en éliminant le besoin d'embaucher des développeurs d'apprentissage automatique qualifiés. MLaaS se développera davantage à mesure que les entreprises continueront de s'appuyer sur ces microservices et que le besoin d'IA augmentera.
Explicabilité
En ce qui concerne les algorithmes d'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond, il peut être particulièrement difficile d'expliquer comment ils sont arrivés à certaines conclusions. L'IA explicable, également connue sous le nom de XAI, est le processus par lequel le processus de prise de décision des algorithmes est rendu transparent et compréhensible pour les humains. La transparence est le principe le plus répandu dans la littérature actuelle sur l'éthique de l'IA, et donc l'explicabilité, un sous-ensemble de la transparence, devient cruciale. Les plateformes MLOps incluent de plus en plus d'outils pour l'explicabilité, aidant les utilisateurs à intégrer l'explicabilité dans leurs modèles et à répondre aux exigences d'explicabilité des données dans des législations telles que la loi sur la confidentialité de l'Union européenne, le RGPD.
Comment acheter des plateformes MLOps
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les plateformes MLOps
Si une entreprise débute et cherche à acheter sa première plateforme de science des données et d'apprentissage automatique, ou quel que soit l'endroit où elle se trouve dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner la meilleure option.
La première étape du processus d'achat doit impliquer un examen attentif des données de l'entreprise. Une partie fondamentale du parcours de la science des données implique l'ingénierie des données (c'est-à-dire la collecte et l'analyse des données), les entreprises doivent s'assurer que la qualité de leurs données est élevée et que la plateforme en question peut gérer adéquatement leurs données, tant en termes de format que de volume. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, elle doit rechercher une solution qui peut évoluer avec l'organisation. Les utilisateurs doivent réfléchir aux points de douleur et les noter ; ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui auront besoin d'utiliser ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter.
Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.
Selon l'étendue du déploiement, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme de science des données.
Comparer les plateformes MLOps
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.
Réaliser des démonstrations
Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection des plateformes MLOps
Choisir une équipe de sélection
Avant de commencer, créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre, est crucial. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation ayant le bon intérêt, les compétences et le temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique ou un administrateur de la sécurité. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants multitâches et assumant plus de responsabilités.
Négociation
Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que c'est fixe (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.
Décision finale
Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.