Garantir la performance et la fiabilité des modèles de Machine Learning en production : le rôle central des sources de données et des feature stores

Julide Yilmaz, Machine Learning OPS chez Ippon Technologies partage son expertise et son analyse sur le sujet.

De cette manière, les équipes techniques peuvent réduire significativement les charges de travail liées à la gestion des données et limiter les risques d’incohérences pouvant nuire à la qualité des prédictions.

Comment mettre en place un feature store centralisé pour améliorer la qualité des données utilisées dans les modèles de prédiction de churn client, tout en garantissant la sécurité et la confidentialité des données personnelles ?

Analyse en 5 axes

1 – Définition et gestion centralisée des features

La première étape est d’identifier les features clés nécessaires pour le modèle de prédiction, comme les données démographiques, l’historique des achats ou les métriques d’engagement des clients. Chaque feature doit comporter :

• Le type de données (entier, flottant, chaîne de caractères).
• La source de données.
• La logique de transformation (requêtes SQL, fonctions Python).

Ces définitions sont regroupées en vues logiques de features utilisées ensemble dans le modèle, garantissant une gestion uniforme.

2 – Configuration des stockages Offline et Online

Un stockage offline, typiquement un entrepôt de données, conserve les volumes importants de données historiques, tandis que le stockage online fournit un accès à faible latence aux valeurs de features actualisées pour l’inférence en temps réel. Synchroniser ces deux types de stockage assure la cohérence et la fraîcheur des données utilisées dans les prédictions.

3 – Ingestion et transformation des données

Pour charger les données depuis les systèmes sources dans le stockage offline, il est nécessaire de mettre en place des jobs d’ingestion par batch. Ces jobs peuvent être implémentés en utilisant différentes technologies selon les besoins et l’infrastructure existante :

• AWS Glue : service ETL géré pour l’automatisation à grande échelle.
• Apache Spark sur Amazon EMR : pour les transformations complexes nécessitant un traitement distribué.
• AWS Batch : utile pour les workloads de calcul intensif.
• Apache Airflow : orchestrateur open-source pour la planification et l’exécution de pipelines complexes.

Pour le streaming de données en temps réel vers le stockage online, des solutions comme Amazon Kinesis ou Apache Kafka peuvent être utilisées selon les besoins de latence et de volume.

4 – Fournir les features aux modèles

Le feature store offre un serveur de features qui permet de rechercher les valeurs de features dans le stockage online en fonction d’un ensemble de clés d’entité (par exemple, les identifiants de clients). L’intégration de ce serveur de features dans le pipeline d’inférence du modèle de prédiction du churn permet d’enrichir les requêtes entrantes avec les valeurs de features pertinentes. Pour l’entraînement, les ensembles de features historiques sont générés en croisant les données stockées selon les timestamps.

5 – Surveillance et qualité des données

La validation et la surveillance des données ingérées sont essentielles pour détecter les valeurs manquantes, les anomalies et les distributions inattendues. Des outils tels que :

• Amazon SageMaker Model Monitor

surveille en continu la qualité des données, la dérive des modèles et les biais.

• Great Expectations

outil open-source de validation des données offrant des tests automatisés flexibles.

La surveillance de la qualité des données doit être configurée pour suivre les statistiques clés au fil du temps et alerter en cas d’anomalies. Par exemple, Amazon CloudWatch peut être utilisé en conjonction avec ces outils pour configurer des alertes basées sur des seuils prédéfinis.

La capacité du feature store, comme Amazon SageMaker Feature Store, à stocker la traçabilité des données est utile pour résoudre les problèmes de qualité des données en fournissant un historique complet des transformations et des flux de données. Cette fonctionnalité permet de retracer l’origine des problèmes de qualité et de comprendre comment les données ont été transformées au fil du temps.

L’intégration de feature stores et la mise en place d’une surveillance de la qualité des données sont des leviers clés pour optimiser les modèles de machine learning en production. Cette approche permet d’améliorer la qualité des prédictions, de réduire les coûts opérationnels et d’accélérer le time-to-market des nouveaux modèles. Les entreprises peuvent ainsi tirer pleinement parti du potentiel de l’intelligence artificielle.

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