Une nouvelle enquête menée auprès de 200 décideurs de l’apprentissage automatique basés aux États-Unis examine les tendances, les opportunités et les défis de l’apprentissage automatique et des MLOps (opérations d’apprentissage automatique).
L’étude de ClearML constate que pour 41 %, le plus grand défi de leur plate-forme, outils ou pile MLOps est la friction lors de l’utilisation d’outils avec d’autres technologies. Tandis que 22 % citent le verrouillage du fournisseur (difficulté à passer à un autre fournisseur sans coûts, délais ou interruptions importants) comme le plus grand défi.
“MLOps en tant que domaine nouveau et émergent est actuellement dominé par des points fragmentés solutions offrant une fraction des fonctionnalités dont les entreprises ont besoin pour le ML continu », déclare Moses Guttmann, PDG et co-fondateur de ClearML.”Cette situation doit changer. L’objectif devrait être de réduire la fragmentation et de fournir des solutions plus complètes qui répondent à tous les besoins des MLOps, afin de minimiser les défis auxquels sont confrontés les praticiens du ML et de débloquer des milliards de dollars de revenus potentiels pour l’IA et la technologie ML..”
Les autres problèmes signalés par les répondants à l’enquête incluent les prix trop élevés (39 %), le processus d’intégration qui prend trop de temps (35 %) et l’équipe qui n’utilise pas la solution pour laquelle elle a payé (14 %). En outre, 16 % des personnes interrogées déclarent ne pas utiliser du tout d’outils tiers, mais optent plutôt pour des outils créés en interne.
Une écrasante majorité des personnes interrogées (92 %) déclarent qu’elles préféreraient en utiliser un. plate-forme MLOps unifiée qui fait tout, plutôt que d’utiliser plusieurs semi-plateformes et solutions ponctuelles dans le cadre d’une pile MLOps.
“Les décideurs ML sont sur le point d’augmenter leurs investissements dans MLOps cette année, mais selon notre résultats de l’enquête, ils recherchent une plate-forme unifiée de bout en bout, sans éparpiller les dépenses sur plusieurs solutions ponctuelles », ajoute Guttmann.”Avec un intérêt croissant pour la matérialisation de la valeur commerciale des investissements dans l’IA et le ML, nous prévoyons que la demande d’une technologie transparente et tout-en-un stimulera l’adoption des MLOps.”
Le rapport complet est disponible sur le site ClearML.
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