Définition complète
MLOps applique les principes DevOps au cycle de vie des modèles ML : versioning (data + code + modèles), CI/CD des modèles, tests, déploiement (Kubernetes, serverless), monitoring (drift de données, performance), retraining. Outils courants : MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, BentoML, Seldon. Métier MLOps Engineer : salaire 48-145 K€ en 2026, très demandé.
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