Comprendre l’environnement cloud hybride pour l’hébergement d’applications de machine learning
En 2024, l’hébergement d’une application de machine learning dans un cloud hybride représente une solution flexible et performante pour les entreprises souhaitant combiner les avantages du cloud public et privé. Ce type d’infrastructure permet de déployer des charges de travail critiques sur site tout en externalisant des tâches moins sensibles ou fortement scalables vers un cloud public. Il s’agit d’une approche stratégique particulièrement adaptée aux besoins spécifiques du machine learning (ML), notamment en matière de traitement des données à grande échelle, de scalabilité et de conformité réglementaire.
Un cloud hybride combine au moins un cloud privé (hébergé sur site ou dans un datacenter dédié) avec un ou plusieurs services de cloud public (tels qu’AWS, Azure, Google Cloud Platform), connectés pour assurer la portabilité des données et des workloads. Des technologies comme Kubernetes, OpenShift ou VMware Tanzu permettent aujourd’hui d’unifier ces environnements avec des outils d’orchestration cohérents.
Pourquoi choisir un cloud hybride pour une application de machine learning ?
Le machine learning implique souvent des traitements complexes, utilisant des volumes massifs de données pour entraîner et déployer des modèles. Le choix du cloud hybride s’impose pour combiner :
- La puissance de calcul évolutive du cloud public pour l’entraînement de modèles sur GPU avec des ressources à la demande.
- Le contrôle et la sécurité d’un cloud privé pour l’hébergement de données sensibles ou confidentielles.
- La flexibilité d’intégration avec les systèmes métiers existants.
De plus, certaines contraintes réglementaires, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD), imposent la localisation géographique des données ou leur traitement en interne. Le cloud hybride permet d’adapter l’architecture aux exigences de conformité en répartissant correctement les composants.
Étapes clés pour héberger une application de machine learning dans un cloud hybride
Pour garantir une intégration réussie, plusieurs étapes structurées doivent être suivies pour héberger une application ML dans un cloud hybride.
Analyse des besoins métiers et techniques
Avant toute décision, il est essentiel d’identifier le type d’application ML à déployer (classification, prédiction, NLP, computer vision, etc.), le volume de données à traiter, les besoins en calcul, mais également les contraintes de latence, de sécurité, de coût et de réglementation.
Choix des plateformes cloud compatibles
Le choix du ou des fournisseurs cloud dépendra de la compatibilité avec les bibliothèques ML utilisées (TensorFlow, Torch, scikit-learn, etc.), de l’intégration avec vos outils DevOps (Jenkins, GitLab CI/CD, Terraform) et du support de conteneurisation.
Principaux fournisseurs en 2024 :
- Microsoft Azure avec Azure Machine Learning et Azure Arc pour la gestion multi-cloud et hybride.
- AWS avec SageMaker et AWS Outposts pour le déploiement hybride.
- Google Cloud avec Vertex AI et Anthos pour la gestion cross-cloud.
Mise en place d’une architecture conteneurisée
La conteneurisation via Docker et l’orchestration avec Kubernetes s’imposent aujourd’hui comme les standards du déploiement d’applications ML. Cela permet une portabilité totale entre les environnements cloud et sur site. Kubernetes facilite de plus la gestion des ressources, l’auto-scaling et la résilience des services.
Gestion des données et conformité réglementaire
Les données sont le cœur du machine learning. Dans un environnement hybride, il est crucial de :
- Définir une politique claire sur la répartition des données entre cloud privé et public.
- Utiliser un stockage sécurisé et compatible (object storage comme Amazon S3, Azure Blob Storage, ou MinIO en local).
- Assurer la conformité avec les textes réglementaires comme le RGPD (UE 2016/679) ou la loi française Informatique et Libertés (modifiée par la loi n°2018-493).
Afin d’être conforme, l’entreprise doit s’assurer que les données personnelles traitées sont hébergées dans l’Espace Économique Européen (EEE) ou dans des pays avec un niveau de protection adéquat reconnu par la Commission européenne.
Déploiement CI/CD intégré
Un pipeline CI/CD (Intégration Continue / Déploiement Continu) est essentiel pour automatiser l’entraînement, les tests, l’analyse des performances et le déploiement des modèles machine learning. Des outils comme MLflow, Kubeflow ou Metaflow permettent une traçabilité complète des expériences et une gestion du cycle de vie du modèle.
Monitoring et observabilité
Une application ML en production doit être surveillée pour garantir sa performance, détecter la dérive de modèles (model drift) et assurer la qualité du service. Des outils comme Prometheus, Grafana, DataDog ou TensorBoard permettent d’assurer cette observabilité dans un environnement hybride.
Avantages et défis à considérer en 2024
Le cloud hybride présente de nombreux avantages pour le machine learning, mais également quelques défis à anticiper.
Avantages
- Optimisation des coûts en séparant les environnements de test et de production.
- Respect des exigences réglementaires et souveraines.
- Flexibilité de déploiement et échelle quasi illimitée via les clouds publics.
- Réduction du lock-in fournisseur grâce à une architecture ouverte et portable.
Défis
- Complexité accrue dans la mise en œuvre et la gestion de l’infrastructure.
- Nécessité de mettre en place un réseau sécurisé et performant pour assurer la communication entre les composants cloud et sur site.
- Besoins en compétences techniques avancées (DevOps, cloud engineering, sécurité, gouvernance des données).
- Délais de latence potentiels selon l’architecture choisie et la localisation des données.
Bonnes pratiques pour une stratégie d’hébergement ML hybride réussie
Pour maximiser les bénéfices d’un hébergement hybride et éviter les pièges courants, voici quelques bonnes pratiques à adopter :
- Favoriser une approche “cloud native”, centrée autour des microservices, des API RESTful et de la conteneurisation.
- Automatiser les processus de mise à jour, de mise à l’échelle et de sécurité via des outils d’orchestration.
- Mettre en place une gouvernance des données rigoureuse, avec des politiques bien définies de cycle de vie, de classification et de chiffrement.
- Utiliser des outils d’observabilité pour assurer une visibilité complète sur les performances des modèles et des environnements.
- Créer une documentation interne sur les processus de formation, de test et de déploiement des modèles pour garantir leur reproductibilité.
Perspectives technologiques en 2024
Les technologies de cloud hybride ne cessent d’évoluer, tout comme les besoins liés au machine learning. En 2024, on constate une adoption croissante des solutions d’IA confidentielle (“confidential computing”), permettant d’exécuter des modèles sur des données cryptées, particulièrement utiles dans les secteurs réglementés tels que la santé ou la finance.
Les solutions serverless comme AWS Lambda ou Google Cloud Functions se démocratisent également pour les tâches de prédiction ou de preprocessing, en complément d’architectures hybrides pour les traitements plus lourds.
Enfin, l’évolution des normes, comme les efforts européens relatifs à l’Artificial Intelligence Act (projet de règlement sur l’IA dévoilé par la Commission européenne en avril 2021), changera à terme la manière d’héberger et de déployer des solutions d’intelligence artificielle dans des environnements distribués.
Dans ce contexte, les décideurs IT doivent adopter une stratégie de cloud hybride cohérente, évolutive et conforme dès la phase de conception de leur architecture machine learning, pour garantir efficacité, sécurité et pérennité de leurs projets d’intelligence artificielle.