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Maîtrisez le déploiement continu et la maintenance des modèles d'apprentissage automatique. Apprenez les meilleures pratiques MLOps pour industrialiser vos projets d'IA. Optimisez la performance et la fiabilité de vos systèmes intelligents. Certification Titre RNCP visée.
Réponse sous 24h ouvré
Définir et architecturer des pipelines MLOps robustes et évolutifs, incluant l'ingestion de données, l'entraînement, le versioning et le déploiement continu des modèles d'IA pour assurer leur industrialisation.
Mettre en œuvre des stratégies de déploiement continu et d'intégration continue spécifiques aux modèles d'apprentissage automatique, en utilisant des outils de conteneurisation (Docker) et des approches CI/CD pour une mise en production efficace.
Établir des systèmes de monitoring performants pour suivre la dérive, les performances et la qualité des modèles déployés, et assurer leur maintenance corrective et évolutive en production.
Appliquer les meilleures pratiques de gouvernance des données et des modèles, gestion du versioning et sécurité (accès, conformité) pour garantir la fiabilité et l'auditabilité des systèmes d'IA industrialisés.
Perfectionnez vos compétences en déploiement, monitoring et maintenance de modèles IA à grande échelle. Industrialisez vos projets et garantissez leur fiabilité et performance opérationnelle.
Acquérez une expertise MLOps pour intégrer efficacement les solutions d'IA dans des environnements de production. Maîtrisez le pipeline de déploiement continu et l'automatisation.
Élargissez vos connaissances aux spécificités du déploiement de modèles d'IA. Adoptez des pratiques agiles pour construire des infrastructures MLOps scalables et sécurisées.
- Définition et enjeux du MLOps
- Différences entre DevOps et MLOps
- Phases du cycle de vie d'un modèle d'apprentissage
- Rôles et responsabilités en MLOps
- Pipelines d'ingestion de données (batch/streaming)
- Ingénierie des features et prétraitement
- Versioning et gestion des données (DVC, Lakehouse)
- Qualité et surveillance des données
- Choix des algorithmes adaptés au déploiement
- Entraînement distribué et hyperparamètres
- Métriques d'évaluation pertinentes en production
- Surapprentissage et sous-apprentissage en contexte MLOps
- Importance du versioning des modèles
- Outils de gestion d'artéfacts (MLflow, BentoML)
- Suivi des expériences et reproductibilité
- Structuration des dépôts de modèles
- Principes de Docker et conteneurs
- Création d'images Docker pour modèles ML
- Bonnes pratiques de conteneurisation
- Introduction aux machines virtuelles et leurs limites
- Microservices et API REST pour les modèles
- Serverless pour l'inférence
- Déploiement batch vs temps réel
- Bonnes pratiques d'architecture MLOps
- Suivi de la performance des modèles (dérive, biais)
- Collecte et analyse des logs
- Alerting et tableaux de bord
- Outils de monitoring (Prometheus, Grafana)
- Gestion des accès et autorisations (IAM)
- Sécurité des données et des modèles
- Conformité réglementaire (RGPD, explicabilité)
- Bonnes pratiques de sécurité MLOps
- Étude de cas global MLOps
- Bonnes pratiques pour l'industrialisation
- Préparation à la certification Titre RNCP
- Synthèse des concepts clés de la formation
### Compétences
Nous pouvons adapter le programme de la formation Formation MLOps : Déploiement et Opérationnalisation de Modèles d'IA 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 ?- Connaissances solides en Python (programmation orientée objet, manipulation de données). - Bases en Machine Learning (concepts des modèles, entraînement, évaluation). - Familiarité avec le versioning de code (Git). - Compréhension des concepts DevOps de base (intégration/déploiement continu).
- Ordinateur personnel (Windows, macOS, Linux) avec minimum 8 Go de RAM. - Connexion internet stable à haut débit. - Navigateur web récent (Chrome, Firefox, Edge). - Environnement de développement Python (Anaconda recommandé). - Accès à un environnement cloud (ex: AWS, GCP, Azure) pour certains exercices pratiques (des crédits ou essais gratuits pourront être utilisés). - Docker Desktop installé et configuré.
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
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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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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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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.
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