IA en Production : DevOps, Cloud, MLOps pour industriels

Pourquoi se former à intelligence artificielle en production

vos équipes rencontrent des difficultés à passer de la phase de prototypage IA à une application en production fiable, l'intégration des modèles dans des environnements IT existants est un défi technique et organisationnel complexe, la gestion des infrastructures nécessaires au fonctionnement de l'IA à l'échelle requiert des compétences spécifiques en Cloud et DevOps, optimiser les coûts et la performance des systèmes d'IA opérationnels est un objectif permanent.

Repères de marché sur cloud / devops / infrastructure

Chiffres issus de nos 95 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 586 à 2 840 €
Durée moyenne: 3.8 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

déployer des modèles d'IA en production de manière fiable et scalable
maîtriser les principes du MLOps pour le cycle de vie des modèles
sélectionner et configurer les infrastructures Cloud adaptées à l'IA
automatiser le déploiement continu et l'intégration des solutions IA
surveiller et optimiser les performances des systèmes d'IA opérationnels

Public concerné

ingénieurs MLOps
architectes Cloud
développeurs Data et IA
responsables techniques Data
administrateurs systèmes et DevOps

Programme type

Introduction à l'IA en Production et MLOps

comprendre les défis du passage à l'échelle des projets IA
principes fondamentaux du MLOps et de l'industrialisation de l'IA
architecture typique d'une solution IA en production
outils et écosystèmes MLOps (Kubeflow, MLflow, Sagemaker)

Infrastructure Cloud pour l'IA

choix et configuration des services Cloud (AWS, Azure, GCP)
gestion des conteneurs avec Docker et Kubernetes pour l'IA
stockage et bases de données optimisés pour les données massives
sécurité et conformité des environnements Cloud IA

Déploiement et Opération des Modèles IA

CI/CD pour les modèles d'apprentissage automatique
mise en production de services d'inférence (APIs, batch)
surveillance des modèles (dérive, performance) et alertes
gestion des versions et rollback des modèles

Optimisation et Cas Pratiques

optimisation des coûts et de la performance des infrastructures IA
gestion des erreurs et reprise sur incident
étude de cas concrets d'industrialisation IA
bonnes pratiques pour une IA responsable et robuste

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Prérequis

connaissances de base en Machine Learning ou Data Science
notions de programmation Python
familiarité avec les concepts Cloud

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 3 600 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de fin de formation sera délivrée à l'issue du parcours, cette formation est éligible aux dispositifs de financement professionnels.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›quels outils spécifiques sont abordés ?

nous couvrons Docker, Kubernetes, MLflow, AWS Sagemaker, Azure ML, Google AI Platform et des principes CI/CD.

›cette formation inclut-elle des exercices pratiques ?

oui, des ateliers pratiques et des études de cas sont intégrés pour appliquer concrètement les concepts enseignés.

›faut-il avoir des compétences en développement logiciel ?

des notions en Python sont nécessaires pour suivre les exercices liés au code, sans être un expert développeur.

›comment la performance des modèles est-elle mesurée ?

la formation aborde les métriques de performance spécifiques aux modèles ML en production et les outils de monitoring associés.

Comment on sélectionne les organismes intelligence artificielle en production

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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partenaires Qualiopi uniquement
aide au montage du dossier OPCO
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