Formation MLOps : déployer et gérer les modèles IA en production

Pourquoi se former à mlops

des data scientists construisent des modèles de machine learning performants mais rencontrent des difficultés à les déployer durablement en production. la formation MLOps vous apporte les méthodes et les outils pour industrialiser ces projets. vous passez d'un prototype à une solution robuste et maintenable.

Repères de marché sur intelligence artificielle

Chiffres issus de nos 153 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 452 à 3 030 €
Durée moyenne: 3.8 jours
Parcours certifiants: 97 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Mettre en œuvre les principes fondamentaux du MLOps pour l'industrialisation des projets d'IA
Développer des pipelines d'intégration et de livraison continue (CI/CD) pour les modèles de Machine Learning
Sélectionner et utiliser les outils adaptés au déploiement et à la gestion des modèles en production
Implémenter des mécanismes de surveillance (monitoring) et de gestion de la dérive des modèles
Assurer la reproductibilité et la traçabilité des expérimentations et des modèles déployés
Optimiser la collaboration entre data scientists, ingénieurs ML et équipes opérations

Public concerné

Data scientists souhaitant industrialiser leurs modèles
Ingénieurs Machine Learning et MLOps
Architectes de solutions IA
Développeurs Python ayant des connaissances en Machine Learning
Responsables techniques de projets IA

Programme type

Module 1 - Introduction au MLOps et cycle de vie des modèles

Présentation des concepts et enjeux du MLOps
Distinction entre DataOps, DevOps et MLOps
Phases du cycle de vie d'un projet de Machine Learning en production
Exemples d'architectures MLOps et bonnes pratiques
Gouvernance et éthique dans les projets IA industrialisés
Gestion des versions et de la traçabilité des modèles

Module 2 - Développement de pipelines CI/CD pour le Machine Learning

Mise en place d'environnements de développement reproductibles (Docker, Conda)
Création de pipelines d'ingestion et de préparation de données
Automatisation de l'entraînement et de l'évaluation des modèles
Intégration continue (CI) pour le code et les modèles
Déploiement continu (CD) des modèles (A/B testing, Canary deployments)
Utilisation d'outils d'orchestration (Airflow, Kubeflow)

Module 3 - Déploiement, surveillance et gestion des modèles en production

Méthodes de déploiement des modèles (API REST, Batch, Edge)
Optimisation des performances des modèles pour la production
Mise en place de tableaux de bord de surveillance (monitoring)
Détection et gestion de la dérive des données et des modèles (drift detection)
Stratégies de ré-entraînement et de mise à jour des modèles
Sécurité des modèles et des infrastructures MLOps

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Prérequis

Bonnes connaissances en programmation Python
Maîtrise des concepts fondamentaux du Machine Learning
Notions de base en déploiement logiciel et conteneurisation (Docker)

Modalités

Durée: 3 à 5 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 3 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, blended
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: Certaines formations peuvent préparer à des certifications éditeurs sur des plateformes MLOps spécifiques (ex: Google Cloud, Azure AI Engineer).
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›qui sont les participants généralement ciblés par une formation MLOps ?

cette formation s'adresse aux data scientists, aux ingénieurs machine learning, aux architectes de solutions IA, et aux développeurs python ayant une base en machine learning.

›quel niveau de connaissances préalables est recommandé pour suivre une formation MLOps ?

vous devez maîtriser python et avoir des notions en machine learning. une expérience pratique de la gestion de données est également utile.

›quelle est la durée et le format typique d'une formation MLOps ?

la durée varie de deux à cinq jours. le format est généralement présentiel ou à distance, avec des ateliers pratiques et des études de cas.

›existe-t-il des certifications reconnues pour les compétences en MLOps ?

plusieurs organismes proposent des certifications spécifiques au MLOps. nous pouvons vous orienter vers celles qui sont reconnues par les professionnels du secteur.

Comment on sélectionne les organismes mlops

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

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