Formation Développement Application IA avec Red Hat OpenShift: Déploiement Efficace
Maîtrisez le développement et déploiement d'applications IA. Apprenez à utiliser Red Hat OpenShift AI pour optimiser vos projets. Déployez des modèles d'apprentissage automatique. Cette formation vous donne les clés pour créer des solutions d'IA robustes et scalables. Améliorez vos compétences en data science et MLOps.
Maîtriser le développement et le déploiement d'applications IA avec Red Hat OpenShift
Optimiser et automatiser les pipelines MLOps pour accélérer le cycle de développement
Surveiller et maintenir les modèles IA en production pour garantir leur fiabilité
Exploiter Red Hat OpenShift AI pour l'IA générative et créer des solutions innovantes
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction à Red Hat OpenShift AI et aux Fondamentaux du MLOps
—Définition et rôle de Red Hat OpenShift AI dans l'écosystème IA/ML
—Principes fondamentaux du MLOps et cycle de vie d'un projet IA
—Comparaison OpenShift AI vs plateformes MLOps classiques
—Cas d'usage concrets et bénéfices métier de l'IA sur OpenShift
—Présentation de l'environnement de TP et des outils nécessaires
02
Configurer votre Environnement et Accéder aux Ressources
—Accès et gestion des projets Red Hat OpenShift AI
—Configuration des espaces de travail et des notebooks Jupyter
—Utilisation des environnements d'exécution personnalisés
—Gestion des utilisateurs, des rôles et des permissions (RBAC)
—Introduction à la console web et à l'interface en ligne de commande (CLI)
03
Ingestion et Préparation des Données sur OpenShift AI
—Connexion aux différentes sources de données (object storage, bases de données)
—Techniques de nettoyage et de transformation des données avec scikit-learn/Pandas
—Visualisation exploratoire des données (EDA)
—Stratégies de versioning des données avec DVC ou équivalent
—Bonnes pratiques pour la gouvernance des données en MLOps
04
Développement de Modèles IA avec Jupyter et Red Hat OpenShift AI
—Création et exécution de notebooks Jupyter sur OpenShift AI
—Utilisation des frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
—Développement de modèles pour la classification et la régression
—Entraînement distribué et optimisation des performances
—Versioning du code et des dépendances (Git)
05
Gestion du Cycle de Vie des Modèles avec MLflow
—Introduction à MLflow pour le suivi des expériences
—Logging des métriques, des paramètres et des artefacts (modèles)
—Comparaison et choix des meilleures exécutions
—Enregistrement et gestion des versions de modèles dans le Model Registry
—Intégration de MLflow dans les pipelines OpenShift AI
06
Déploiement de Modèles IA : Fondamentaux et Serverless
—Concepts de déploiement de modèles : microservices, APIs REST
—Utilisation de KServe pour le déploiement de modèles serverless
—Configuration des endpoints et des prédictions en temps réel
—Gestion des versions de modèles et des rollbacks
—Monitoring basique des services de prédiction
07
Pipeline MLOps : Orchestration avec OpenShift Pipelines (Tekton)
—Introduction à OpenShift Pipelines et au concept de CI/CD pour l'IA
—Définition de tâches et de pipelines Tekton pour l'entraînement automatique
—Intégration des étapes : préparation, entraînement, évaluation, déploiement
—Automatisation des workflows avec déclencheurs (Git push, horaires)
—Visualisation et suivi de l'exécution des pipelines
08
Surveillance et Réentraînement des Modèles en Production
—Mise en place de Prometheus et Grafana pour le monitoring de l'IA
—Suivi des métriques de performance et de latence des modèles
—Détection de la dérive des données et des modèles (data/model drift)
—Stratégies de réentraînement des modèles en production
—Alerting et notification en cas d'anomalies
09
Optimisation, Sécurité et Gouvernance des Applications IA
—Optimisation des performances des inférences (quantification, TensorRT)
—Sécurisation des API de modèles et des données sensibles
—Gestion des quotas et des ressources sur OpenShift AI
—Notions de Fair AI et d'explicabilité des modèles (XAI)
—Bonnes pratiques de gouvernance et de conformité en MLOps
10
Développement d'Applications Basées sur l'IA Générative
—Concepts de l'IA Générative et des Large Language Models (LLM)
—Utilisation des modèles pré-entraînés sur OpenShift AI
—Fine-tuning et adaptation des LLM à des cas d'usage spécifiques
—Déploiement et exposition d'API pour l'IA générative
—Bonnes pratiques pour l'intégration de LLM dans les applications
11
Mise à l'Échelle et Haute Disponibilité des Services IA
—Configurer des ressources OpenShift pour la mise à l'échelle automatique des services IA
—Implémenter des stratégies de haute disponibilité pour les modèles en production
—Surveiller la performance et ajuster les ressources en fonction de la demande
—Déployer des mises à jour sans interruption grâce à des techniques de blue-green deployment
—Utiliser des outils de monitoring pour anticiper les pannes et les goulots d'étranglement
12
Projets Pratiques et Bonnes Pratiques MLOps Avancées
—Réalisation d'un projet de bout en bout sur OpenShift AI
—Discussion sur les architectures MLOps avancées et les anti-patterns
—Intégration avec des systèmes externes et des bases de données NoSQL
—Introduction aux tests de modèles et de pipelines MLOps
—Présentation des évolutions futures de Red Hat OpenShift AI
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques de cette formation est de maîtriser le développement et le déploiement d'applications IA avec Red Hat OpenShift. Ce savoir-faire est crucial pour les développeurs IA et les data scientists, car il leur permet de transformer rapidement des idées en applications fonctionnelles. En apprenant à optimiser et à automatiser les pipelines MLOps, les participants seront mieux préparés à relever les défis associés à la mise en production des modèles d'IA.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est de ne pas réussir à intégrer efficacement les différents outils et processus au sein des pipelines MLOps. Cette complexité peut entraîner des retards dans le développement et des modèles moins performants. Grâce à une approche pratique et des exercices concrets, notre formation permet de surmonter ces obstacles, en assurant que chaque participant acquiert une compréhension approfondie des interactions entre les composants de l'architecture IA.
Ce qui distingue notre formation est notre concentration sur l'utilisation de Red Hat OpenShift AI pour l'IA générative, un domaine en pleine expansion. En intégrant des cas d'utilisation innovants et en fournissant des connaissances spécifiques sur la gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow, nous offrons un cadre unique qui aide les participants à non seulement déployer des modèles, mais aussi à les surveiller et à les maintenir en production efficacement, garantissant ainsi leur fiabilité.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est conseillé aux participants de venir avec des idées de projets concrets qu'ils souhaitent développer. Cela permettra de contextualiser
Pourquoi choisir cette formation en intélligence artificielle
🎯
Déploiement Efficace d'IA
Apprenez à déployer des applications IA de manière efficace avec Red Hat OpenShift, garantissant une mise en production rapide et fiable.
🚀
Optimisation des Pipelines MLOps
Maîtrisez l'automatisation des pipelines MLOps pour accélérer le cycle de développement, augmentant ainsi la productivité des équipes.
🔍
Surveillance des Modèles en Production
Découvrez comment surveiller et maintenir les modèles IA en production, assurant leur fiabilité et performance continue.
💡
IA Générative Innovante
Exploitez Red Hat OpenShift AI pour créer des solutions d'IA générative, transformant vos idées en applications concrètes et novatrices.
📊
Gestion du Cycle de Vie
Apprenez à gérer le cycle de vie des modèles IA avec MLflow, garantissant une traçabilité et une efficacité dans vos projets.
⚙️
Environnement Pratique et Configurable
Configurez votre environnement et accédez aux ressources nécessaires pour une expérience de développement IA pratique et optimale.
Compétences acquises
Maîtriser le développement et le déploiement d'applications IA
Concevoir, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique sur Red Hat OpenShift AI, en gérant l'ensemble du cycle de vie du projet, de l'exploration des données à la mise en production.
Optimiser et automatiser les pipelines MLOps
Mettre en œuvre des pipelines CI/CD robustes avec Red Hat OpenShift Pipelines pour automatiser l'entraînement, l'évaluation et le déploiement continu des modèles IA, garantissant scalabilité et efficacité.
Surveiller et maintenir les modèles IA en production
Monitorer la performance des modèles déployés, détecter la dérive des données et des modèles, et orchestrer le réentraînement automatique pour assurer la pertinence et la fiabilité des applications IA en continu.
Exploiter Red Hat OpenShift AI pour l'IA générative
Appliquer les fonctionnalités de Red Hat OpenShift AI au développement et au déploiement d'applications basées sur des modèles d'IA générative et de grands modèles de langage (LLM).
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs IA / Data Scientists
Ingénieurs MLOps
Architectes techniques
Chefs de projet techniques
Prérequis
Connaissance de base de la programmation et de l'intelligence artificielle. Aucun prérequis spécifique en matière de plateforme ou de logiciel.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des exercices et des projets
Test final pour évaluer la compréhension des concepts
Rétroaction personnalisée pour améliorer les compétences
Accessibilité
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.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO 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.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Il a configuré son environnement Red Hat OpenShift AI et a commencé à développer des modèles d'IA pour un projet en cours. »
« Elle a automatisé les pipelines MLOps, ce qui a considérablement réduit le temps de développement de ses applications IA. »
Questions fréquentes
- Connaissance des fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique (machine learning)
- Bases en programmation Python
- Familiarité avec les concepts de DevOps ou MLOps est un plus
- Ordinateur avec accès internet stable
- Navigateur web moderne (Chrome, Firefox, Edge)
- Accès administrateur ou droits suffisants pour installer des logiciels si nécessaire (pour les exercices pratiques sur environnement local si applicable, sinon environnement fourni)
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.
Red Hat OpenShift offre une plateforme flexible et scalable pour le déploiement d'applications à grande échelle, permettant ainsi une plus grande efficacité et une meilleure gestion des ressources.
La formation vous apprendra à optimiser et à automatiser les pipelines MLOps pour accélérer le cycle de développement et améliorer la qualité des modèles IA.
Oui, les participants auront accès à un support pédagogique par des experts certifiés pour toute question ou difficulté rencontrée pendant la formation.
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.
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