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Maîtrisez le Machine Learning, du prototype à la production. Apprenez le déploiement. Optimisez les modèles. Une formation Réf. PYD pour experts. Gagnez en efficacité et pertinence. Transformez vos données. Assurez un fonctionnement optimal. Développez des solutions d'IA robustes. Pour un impact business maximal.
Réponse sous 24h ouvré
Établir les architectures techniques et les pipelines MLOps nécessaires à l'industrialisation et à la mise en production de modèles de Machine Learning robustes et répondant aux besoins métier, de la preuve de concept au déploiement continu.
Appliquer les meilleures pratiques et outils (conteneurisation, APIs) pour empaqueter, exposer et intégrer efficacement des modèles de Machine Learning dans des systèmes de production, garantissant leur accessibilité et leur performance.
Mettre en place et gérer des mécanismes de monitoring, de surveillance de la performance et de détection de dérive pour assurer le bon fonctionnement, la pertinence et la mise à jour continue des modèles de Machine Learning déployés.
Anticiper et résoudre les problématiques de performance, de scalabilité et de robustesse des applications basées sur le Machine Learning afin d'assurer un impact business maximal et une haute disponibilité.
Vous maîtrisez les bases du Machine Learning et souhaitez professionnaliser vos déploiements. Apprenez à transformer vos POC en solutions robustes et exploitables en production pour un impact business accru.
Spécialistes des infrastructures, vous cherchez à optimiser le cycle de vie des modèles ML. Cette formation approfondit les pipelines, le monitoring et le déploiement continu pour une gestion efficace.
Vous développez des solutions d'IA et souhaitez maîtriser l'industrialisation. Comprenez les étapes clés du POC à la mise en production, l'intégration continue et l'optimisation des performances de vos modèles.
Vous supervisez des projets de Machine Learning et souhaitez mieux appréhender les défis techniques du déploiement. Cette formation vous donnera les clés pour piloter des initiatives d'IA robustes et efficaces, du concept à la réalité opérationnelle.
- Définition du Machine Learning et ses applications
- Comprendre le cycle de vie d'un projet ML (MLOps)
- Vue d'ensemble des différentes phases : POC, développement, production
- Techniques d'exploration des données (EDA)
- Gestion des valeurs manquantes et anomalies
- Nettoyage et transformation des features (feature engineering)
- Rappels des algorithmes classiques (régression, classification, clustering)
- Comprendre les concepts de surapprentissage et sous-apprentissage
- Métriques d'évaluation pertinentes selon le type de modèle
- Sélection de l'algorithme initial et justification
- Préparation de l'environnement de développement du POC
- Évaluation rapide et validation de l'idée de base
- Introduction aux pipelines de données et de modèles
- Utilisation d'outils comme Scikit-learn Pipelines ou MLflow
- Structuration du code pour un développement reproductible
- Enregistrement des expériences et des hyperparamètres
- Versioning des modèles et des datasets
- Outils de tracking : MLflow, Weights & Biases
- Principes de la conteneurisation avec Docker
- Création d'images Docker pour les modèles ML
- Introduction aux orchestrateurs : Kubernetes (concepts de base)
- Création d'APIs pour l'inférence de modèles (Ex: Flask, FastAPI)
- Exposition des points d'accès des modèles
- Considérations de sécurité pour les APIs de ML
- Suivi des performances des modèles après déploiement
- Détection de la dérive des données et du concept (data/concept drift)
- Alerting et tableaux de bord de monitoring
- Optimisation des performances d'inférence
- Utilisation de services cloud pour la scalabilité (Ex: AWS SageMaker, Azure ML)
- Gestion de grandes volumétries de données et requêtes
- Introduction à l'explicabilité et interprétabilité des modèles (XAI)
- Considérations éthiques et biais dans l'IA
- Retours d'expérience et défis de l'IA en production
Nous pouvons adapter le programme de la formation Machine Learning: de la Preuve de Concept à l'Industrialisation à vos besoins. Contactez un conseiller en formation
Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.
Vous avez encore des questions ?* Solides bases en Machine Learning (concepts, algorithmes usuels). * Maîtrise d'un langage de programmation (Python idéalement). * Connaissances des outils de Data Science (ex: Pandas, Scikit-learn). * Familiarité avec les concepts de développement logiciel (GIT, CI/CD est un plus).
* Ordinateur portable avec accès administrateur. * Connexion internet stable. * Environnement de développement Python (Anaconda/Miniconda recommandé). * Les outils spécifiques (Librairies ML, Docker) seront précisés en début de formation et guidés si besoin.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com
25 juin 2025
Pourquoi choisir imi executive solutions ? ¯\_(ツ)_/¯
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Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Utilisez vos droits formation en toute autonomie
Le Compte Personnel de Formation (CPF) permet à chaque actif d’utiliser les droits accumulés pour financer des formations éligibles. Accessible directement via l’application Mon Compte Formation, sans accord de l’employeur.
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Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
En savoir +A la fin de cette formation, ajoutez sur votre CV :
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