Formation Formation MLOps AWS : Concevez, Déployez et Surveillez vos Pipelines Data
Maîtrisez MLOps et DataOps sur AWS. De la conception à la surveillance, apprenez à déployer des pipelines de Machine Learning robustes et efficaces. Optimisez vos flux de données, assurez l'intégration continue et la livraison continue de vos modèles. Une formation pratique pour devenir expert des opérations d'IA dans le cloud.
Déployer des pipelines MLOps et DataOps automatisés
Surveiller et maintenir les modèles en production
Optimiser coûts et sécurité des opérations ML
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au MLOps & DataOps sur AWS
—Définition et importance du MLOps et DataOps dans les projets IA.
—Rôles et responsabilités clés en MLOps/DataOps.
—Présentation de l'écosystème AWS pour le Machine Learning et les opérations.
02
Fondations AWS pour le MLOps : S3, IAM, CloudFormation
—Gestion des données avec Amazon S3 : Buckets, versions, réplication.
—Sécurité et permissions avec AWS IAM pour les services ML.
—Automatisation de l'infrastructure avec AWS CloudFormation.
03
Préparation des données avec AWS Glue et Sagemaker Processing
—Ingestion et transformation des données avec AWS Glue Data Catalog et ETL.
—Utilisation de SageMaker Processing pour le nettoyage et l'ingénierie de features.
—Stockage optimisé pour le ML : Athena, Redshift, Lake Formation.
04
Entraînement et gestion de modèles avec Amazon SageMaker
—Configurer un environnement SageMaker pour l'entraînement de modèles
—Utiliser des algorithmes intégrés SageMaker pour des cas d'utilisation variés
—Gérer les versions de modèles et les artefacts avec SageMaker Model Registry
—Automatiser l'entraînement avec des pipelines SageMaker et des déclencheurs
—Surveiller les performances des modèles avec SageMaker Debugger et Profiler
05
Déploiement de modèles en production avec SageMaker Endpoints
—Déploiement batch et temps réel de modèles via SageMaker Endpoints.
—Stratégies de déploiement : A/B Testing, Canary, Blue/Green.
—Mise à l'échelle automatique des endpoints.
06
Intégration Continue (CI) pour les composants MLOps
—Configurer un dépôt Git pour gérer le code de vos pipelines MLOps
—Écrire des tests unitaires pour valider vos composants MLOps
—Automatiser le déclenchement des builds avec AWS CodeBuild
—Intégrer des outils de qualité de code comme SonarQube dans votre CI
—Gérer les versions de modèles et de données avec DVC et Git
07
Déploiement Continu (CD) des pipelines MLOps avec CodePipeline
—Concevoir un pipeline CD avec AWS CodePipeline.
—Intégration de SageMaker, CodeBuild et CloudFormation dans un pipeline.
—Déploiement automatisé de modèles et d'infrastructures.
08
Orchestration de pipelines MLOps avec AWS Step Functions
—Modélisation de workflows complexes avec AWS Step Functions.
—Intégration de SageMaker, Lambda, S3 dans un workflow Step Functions.
—Gestion des états et des erreurs dans les pipelines.
09
Surveillance et Observabilité des modèles en production
—Configurer Amazon CloudWatch pour surveiller les métriques des modèles déployés
—Mettre en place des alertes pour détecter les dérives de performance des modèles
—Utiliser AWS X-Ray pour analyser les performances et latences des endpoints SageMaker
—Implémenter le logging pour suivre les prédictions et comprendre les erreurs en production
—Évaluer les résultats des modèles avec des tests A/B pour optimiser les performances
10
Gouvernance et Sécurité des Pipelines MLOps sur AWS
—Définir des politiques de gouvernance pour les données et modèles MLOps
—Mettre en place des contrôles d'accès IAM pour sécuriser les ressources AWS
—Configurer des audits et des journaux CloudTrail pour suivre les activités
—Utiliser AWS Config pour vérifier la conformité des ressources MLOps
—Implémenter le chiffrement des données au repos et en transit sur AWS
11
Optimisation des coûts et des performances
—Stratégies d'optimisation des coûts avec les instances SageMaker.
—Optimisation des performances des modèles et des pipelines.
—Utilisation des Savings Plans et Spot Instances pour le ML.
12
Cas Pratiques et Bonnes Pratiques MLOps/DataOps
—Revue de cas d'usage réels et architectures MLOps sur AWS.
—Mise en œuvre de meilleures pratiques de conception et d'opération.
—Questions/réponses et synthèse des acquis.
Le conseil de l'expert
Dans le cadre de la formation MLOps AWS, un des objectifs pédagogiques clés est de concevoir des architectures MLOps robustes sur AWS. Cet aspect est fondamental car il permet aux participants de comprendre les synergies entre les différents services AWS et d'élaborer des pipelines efficaces. En maîtrisant cet objectif, vous serez en mesure de transformer vos projets machine learning en solutions pérennes et scalables.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est la difficulté à intégrer les différentes étapes du processus MLOps, de la préparation des données au déploiement des modèles. Beaucoup se perdent dans la multitude d'outils et de services disponibles, ce qui peut conduire à des pipelines inefficaces ou à des erreurs de configuration. Cette formation vise à surmonter ces obstacles en offrant une vue d'ensemble claire et structurée des meilleures pratiques.
Ce qui distingue cette formation des autres approches est son orientation pratique et son immersion dans l'écosystème AWS. En combinant théorie et exercices concrets, vous apprendrez non seulement à déployer des modèles, mais aussi à surveiller et à maintenir leur performance en production. Cette approche hands-on vous permettra de développer des compétences directement applicables à votre environnement professionnel.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de préparer des cas d'utilisation spécifiques de votre entreprise que vous aimeriez aborder. En apportant des exemples concrets, vous pourrez mieux contextualiser les enseignements et les appliquer directement à vos projets. N'hésitez pas à interagir avec vos formateurs et vos pairs pour enrichir votre expérience d'apprentissage. Vous êtes sur le point d'acquérir des compétences précieuses qui transformeront votre pratique quotidienne.
Pourquoi choisir cette formation en informatique
🎯
Expertise AWS Avancée
Maîtrisez les outils AWS spécifiques au MLOps, tels que SageMaker et Glue, pour optimiser vos pipelines data en un temps record.
🚀
Déploiement Simplifié
Apprenez à déployer vos modèles ML en production avec SageMaker Endpoints, garantissant une mise en œuvre rapide et efficace.
🔍
Surveillance Continue
Découvrez les meilleures pratiques pour surveiller et maintenir vos modèles ML en production, assurant leur performance à long terme.
💡
Optimisation des Coûts
Intégrez des stratégies d'optimisation des coûts dans vos opérations ML, tout en renforçant la sécurité de vos données sur AWS.
🔗
Intégration Continue Efficace
Mettez en place des pipelines d'Intégration Continue pour vos composants MLOps, augmentant la qualité et la rapidité de vos livraisons.
🌐
Approche Pratique et Interactive
Participez à des sessions pratiques sur la conception d'architectures MLOps, garantissant une compréhension approfondie et une application immédiate de vos compétences.
Compétences acquises
Concevoir des architectures MLOps sur AWS
Concevoir des architectures robustes et évolutives pour le développement, le déploiement et la gestion de modèles de Machine Learning sur la plateforme AWS, en intégrant les services clés.
Déployer des pipelines MLOps et DataOps automatisés
Automatiser l'ingestion, la transformation, l'entraînement, le déploiement et la surveillance de modèles de Machine Learning en utilisant les outils CI/CD d'AWS et SageMaker.
Surveiller et maintenir les modèles en production
Mettre en place des mécanismes de surveillance des performances et de la dérive des modèles, d'alerte et de maintenance proactive pour assurer la fiabilité des systèmes d'IA.
Optimiser coûts et sécurité des opérations ML
Appliquer les meilleures pratiques de sécurité, de gouvernance et d'optimisation des coûts pour les infrastructures et les pipelines MLOps hébergés sur AWS.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Ingénieurs Machine Learning / Data Scientist
Développeurs Cloud / DevOps
Architectes Cloud
Chefs de projet techniques / CTO
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est conçue pour les professionnels de l'informatique souhaitant se spécialiser dans les opérations d'intelligence artificielle (IA) sur AWS.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue par des exercices pratiques et des projets
Évaluation finale par un examen ou un projet
Certificat de participation et de réussite
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 %.
« Un participant a conçu et déployé un pipeline MLOps sur AWS, ce qui a considérablement amélioré l'efficacité de ses projets de Machine Learning. »
« Un autre a mis en place une surveillance continue de ses modèles en production, assurant ainsi leur performance et leur sécurité. »
Questions fréquentes
- Connaissances fondamentales en Machine Learning.
- Expérience de base avec AWS (S3, EC2).
- Maîtrise d'un langage de programmation (Python recommandé).
- Familiarité avec les concepts de développement et déploiement de logiciels.
- Un ordinateur portable personnel avec un accès internet stable.
- Un éditeur de code (VS Code, PyCharm, etc.).
- Un compte AWS actif et configuré (les coûts associés aux services AWS consommés pendant la formation sont à la charge du participant, mais des alternatives gratuites ou des crédits pourront être suggérés si possible).
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.
Vous acquérez les compétences nécessaires pour concevoir, déployer et surveiller des pipelines de Machine Learning robustes et efficaces sur AWS.
Oui, cette formation est conçue pour les professionnels de l'informatique souhaitant se spécialiser dans les opérations d'intelligence artificielle (IA) sur AWS.
La formation inclut des exercices pratiques et des projets pour appliquer les connaissances acquises dans un environnement réel.
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.
Demandez un devis pour la formation Formation MLOps AWS : Concevez, Déployez et Surveillez vos Pipelines Data
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