Pipeline hybride
Un pipeline hybride fait référence à un système de flux de travail intégré qui combine des éléments de processus entièrement automatisés, souvent pilotés par l'IA, avec des révisions manuelles nécessaires, une intervention humaine ou des étapes traditionnelles et déterministes. Au lieu de se fier uniquement à un paradigme (par exemple, l'apprentissage automatique pur ou le scriptage pur), il mélange stratégiquement les deux pour atteindre des objectifs opérationnels complets.
Dans des environnements commerciaux complexes, toutes les tâches ne sont pas adaptées à une automatisation complète. Certaines décisions nécessitent un jugement humain nuancé, des vérifications de conformité réglementaire ou le traitement de points de données hautement anormaux avec lesquels les modèles actuels ont des difficultés. Une approche hybride garantit l'évolutivité tout en maintenant le contrôle qualité et la précision nécessaires.
Le pipeline fonctionne par étapes. Les étapes initiales peuvent être hautement automatisées, utilisant des modèles d'apprentissage automatique pour l'ingestion rapide des données, le prétraitement ou la classification initiale. Lorsque le système rencontre un seuil d'incertitude, une anomalie ou une tâche nécessitant une évaluation subjective, il route automatiquement ce segment de données ou cette tâche spécifique vers un opérateur humain ou un processus spécialisé non basé sur l'apprentissage automatique. Une fois l'intervention humaine terminée, les données sont renvoyées dans le flux automatisé pour un traitement ou un déploiement final.
Ce concept chevauche MLOps (Machine Learning Operations) lorsqu'il s'agit de déploiement de modèles, et les outils d'orchestration de flux de travail (comme Apache Airflow) sont souvent utilisés pour gérer la logique de routage au sein d'un pipeline hybride.
