Formation Formation MLOps : Déploiement et Opérationnalisation de Modèles d'IA

Introduction au MLOps & Cycle de Vie des Modèles IA

• —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

Ingestion & Préparation des Données pour le 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

Entraînement & Évaluation des Modèles Industrialisés

• —Choix des algorithmes adaptés au déploiement
• —Entraînement distribué et hyperparamètres
• —Métriques d'évaluation pertinentes en production
• —Surapprentissage et sous-apprentissage en contexte MLOps

Versioning de Modèles & Gestion d'Artéfacts

• —Importance du versioning des modèles
• —Outils de gestion d'artéfacts (MLflow, BentoML)
• —Suivi des expériences et reproductibilité
• —Structuration des dépôts de modèles

Conteneurisation & Virtualisation pour le MLOps

• —Principes de Docker et conteneurs
• —Création d'images Docker pour modèles ML
• —Bonnes pratiques de conteneurisation
• —Introduction aux machines virtuelles et leurs limites

Déploiement Continu de Modèles (CI/CD)

• —Configurer un pipeline CI/CD pour l'automatisation des déploiements de modèles
• —Intégrer des tests unitaires pour garantir la qualité des modèles déployés
• —Utiliser des outils comme Jenkins ou GitLab CI pour orchestrer le déploiement
• —Définir des stratégies de rollback pour gérer les échecs de déploiement
• —Documenter les étapes du processus de déploiement pour assurer la traçabilité

Architectures de Déploiement de Modèles IA

• —Microservices et API REST pour les modèles
• —Serverless pour l'inférence
• —Déploiement batch vs temps réel
• —Bonnes pratiques d'architecture MLOps

Monitoring & Observabilité des Modèles en Prod

• —Suivi de la performance des modèles (dérive, biais)
• —Collecte et analyse des logs
• —Alerting et tableaux de bord
• —Outils de monitoring (Prometheus, Grafana)

Gouvernance & Sécurité des Systèmes MLOps

• —Gestion des accès et autorisations (IAM)
• —Sécurité des données et des modèles
• —Conformité réglementaire (RGPD, explicabilité)
• —Bonnes pratiques de sécurité MLOps

Opérations & Maintenance des Pipelines MLOps

• —Configurer des alertes pour la détection d'anomalies dans les pipelines MLOps
• —Mettre en place des processus de sauvegarde et de restauration des modèles IA
• —Évaluer la performance des modèles en production avec des métriques clés
• —Automatiser les mises à jour de modèles via des scripts d'intégration continue
• —Documenter les procédures de maintenance des pipelines pour assurer la traçabilité

Stratégies Avancées de Déploiement & A/B Testing

• —Analyser les scénarios d'A/B testing pour optimiser les performances des modèles
• —Déployer des modèles IA en utilisant des stratégies de rollback sécurisées
• —Mettre en place des pipelines d'A/B testing automatisés avec CI/CD
• —Évaluer et comparer les résultats des variantes de modèles en production
• —Intégrer des métriques de performance pour le suivi des tests A/B en temps réel

Projet MLOps End-to-End & Synthèse RNCP

• —Étude de cas global MLOps
• —Bonnes pratiques pour l'industrialisation
• —Préparation à la certification Titre RNCP
• —Synthèse des concepts clés de la formation
• —### Compétences

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Un soutien pour les entreprises en transformation

- 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.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

Cette formation vise à vous former aux meilleures pratiques MLOps pour concevoir, déployer et maintenir des modèles d'IA performants et fiables.

Aucun prérequis spécifique, mais une base en intelligence artificielle et en développement logiciel est recommandée.

Cette formation dure 21 heures et comprend des séances de formation théoriques et pratiques.

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.