Convergence MLOps / OpsOps

Les entreprises fusionnent gestion du cycle de vie ML et automatisation opérationnelle. Objectif : prédire les anomalies, déclencher des remédiations et apprendre des résultats avec un minimum d’intervention humaine.

Briques essentielles

• Usine de modèles : pipelines (Azure ML, Databricks, MLflow) qui réentraînent détecteurs d’anomalies et modèles de prévision.
• Jumeau numérique : Azure Digital Twins ou solutions Siemens/AVEVA pour simuler l’impact avant les changements live.
• Automatisation en boucle fermée : Azure Automation, Logic Apps ou ServiceNow Flow pour exécuter les playbooks.

Boucle de feedback

1. Télémétrie issue de l’IoT, de l’infra et des KPI métiers.
2. Modèles qui scorent les risques et publient des événements Event Grid quand les seuils sont dépassés.
3. Automatisation qui exécute les scénarios, avec approbations humaines pour les actions sensibles.
4. Résultats (succès/échec) réinjectés dans la donnée d’entraînement.

Modèle opérationnel

• Constituez une Autonomous Ops Guild réunissant SRE, data science et PO.
• Maintenez un catalogue de runbooks notés par maturité (manuel, assisté, autonome).
• Documentez les garde-fous : quand repasser en manuel, comment forcer l’arrêt de l’automatisation.

Ajoutez un tour d’usine, une démo salle de contrôle ou une revue de pipeline.

KPIs

Suivez :

• Pourcentage d’incidents auto-résolus.
• Indicateurs de dérive modèle (stabilité des features, erreur de prédiction).
• Indice de confiance des opérateurs via les post-mortems.

Concluez par une proposition d’atelier découverte sur les opérations autonomes.