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Azure Machine Learning

ML Platform

La plateforme MLOps Microsoft pour entraîner, déployer et gouverner des modèles ML en enterprise

Tarif

Pay-per-use. Compute clusters, endpoints et Managed Online Endpoints facturés séparément. Essai Azure gratuit 200$.

Free tierAvancé
Présentation

Azure Machine Learning est la plateforme MLOps de Microsoft. Elle offre des environnements d'entraînement managés, des pipelines ML (composant-based), le suivi des expériences via MLflow intégré, le Model Registry, et des outils d'IA responsable (Fairlearn, InterpretML). Azure ML Studio est l'interface No-code/Low-code pour les data scientists moins techniques.

Fonctionnalités clés
✓Azure ML Studio (interface visuelle + code)
✓Compute Clusters et Compute Instances
✓Azure ML Pipelines (composants réutilisables)
✓MLflow tracking intégré
✓Model Registry Azure ML
✓Managed Online Endpoints (serving)
✓AutoML pour tabulaire, texte, image, séries temporelles
✓Responsible AI Dashboard (Fairlearn, InterpretML, SHAP)
✓Azure ML CLI v2 et SDK Python v2
✓Intégration Azure OpenAI via Prompt Flow
Cas d'usage
1

MLOps conforme en banque

Pipeline Azure ML déployé via Azure DevOps : données depuis Azure Data Lake → entraînement → évaluation Responsible AI → déploiement avec approbation humaine requise.

✓ Points forts

+Intégration native avec Azure DevOps pour CI/CD ML
+Responsible AI Dashboard unique sur le marché
+MLflow intégré nativement
+Confiance maximale pour les secteurs régulés (banque, santé)

✗ Limites

−Configuration initiale complexe (workspaces, computes, registries)
−Azure ML SDK v2 + CLI v2 représente un changement significatif vs v1
−Moins performant que Databricks pour les gros workloads Spark
−Coûts difficiles à prévoir

⚠️ Pièges connus en production

1.Les Compute Instances ne s'éteignent pas automatiquement — activer auto-shutdown pour éviter les factures nocturnes.
2.La migration du SDK v1 au v2 est significative : ne pas mélanger les deux versions dans le même workspace.
3.Les Managed Online Endpoints ont une latence cold start de 10-30s — configurer min_instances=1 pour les cas latency-sensitive.

✓ Fait pour vous si…

Organisations Microsoft-centric cherchant une plateforme MLOps intégrée à Azure DevOps et Azure Active Directory, avec des exigences de conformité élevées.

✗ Pas fait pour vous si…

Équipes cherchant la flexibilité maximale ou travaillant sur des architectures multi-cloud.

azuremlmlopsmicrosoftresponsible-ai