Formation Big Data MLOps DataOps : automatisation des pipelines IA
Maîtrisez MLOps et DataOps pour automatiser les pipelines Big Data. Concevez des systèmes résilients et scalables. Améliorez le déploiement continu d'IA. Optimisez vos processus de données et de Machine Learning. Devenez expert en opérations de données modernes.
—Automatisation du déploiement des ressources nécessaires
—Gestion des environnements de développement, test, production
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Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes)
—Introduction à Docker pour l'isolation des applications
—Construction et gestion d'images Docker
—Orchestration avec Kubernetes pour la scalabilité
—Déploiement d'applications distribuées sur Kubernetes
—Rôles de Docker et Kubernetes dans les pipelines MLOps/DataOps
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Sécurité et conformité dans les pipelines Big Data/ML
—Gestion des accès et des identités (IAM)
—Chiffrement des données en transit et au repos
—Sécurisation des pipelines et des infrastructures
—Conformité réglementaire (RGPD, etc.)
—Auditabilité et traçabilité des opérations
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Cas d'usage avancés et optimisation des pipelines
—Identifier des cas d'usage avancés pour optimiser les pipelines IA
—Appliquer des techniques de parallélisation pour améliorer les performances
—Utiliser des métriques avancées pour évaluer l'efficacité des pipelines
—Intégrer des feedbacks utilisateurs pour affiner les processus de pipeline
—Automatiser le déploiement de modèles via des pipelines CI/CD robustes
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Synthèse et préparation au déploiement d'un projet réel
—Récapitulatif des concepts clés MLOps et DataOps
—Conception d'une architecture MLOps/DataOps end-to-end
—Checklist pour le déploiement d'un projet Big Data/ML
—Bonnes pratiques et erreurs à éviter
—Étude de cas pratiques et discussions sur les défis futurs
Le conseil de l'expert
Un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de concevoir l'architecture MLOps/DataOps Big Data pour répondre aux besoins de votre organisation. Cela implique de comprendre les enjeux spécifiques liés à l’automatisation des pipelines de données et des modèles d’intelligence artificielle. Les participants apprendront à créer des solutions adaptées qui favorisent l'efficacité opérationnelle tout en garantissant la qualité des livrables.
Un défi fréquent auquel sont confrontés les professionnels du Big Data et du Machine Learning est la gestion efficace des pipelines de données. Souvent, les apprenants sous-estiment l'importance de l'industrialisation des processus, ce qui peut entraîner des pertes de temps et des erreurs dans le déploiement des modèles. Cette formation abordera ces problématiques, en fournissant des outils et des méthodes pour surmonter ces obstacles.
Ce qui différencie notre approche est l'accent mis sur l'intégration pratique des concepts de MLOps et DataOps dans des scénarios réels. Contrairement à d'autres formations, nous offrons une perspective concrète axée sur l'optimisation et l'automatisation des opérations. Les participants bénéficieront d'exemples concrets et de cas d'utilisation qui leur permettront de mieux appréhender les défis et solutions spécifiques à leur contexte professionnel.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de réfléchir à vos projets actuels et aux défis que vous rencontrez. Apportez des exemples concrets de vos pipelines de données et de vos modèles, afin de pouvoir les discuter en groupe. Cette approche collaborative enrichira vos échanges et vous permettra d'appliquer les connaissances acquises de manière immédiate et pertinente dans votre environnement de travail.
Pourquoi choisir cette formation en informatique
🎯
Architecture MLOps sur mesure
Apprenez à concevoir une architecture MLOps/DataOps adaptée aux besoins spécifiques de votre organisation, garantissant une intégration fluide des processus.
⚙️
Automatisation des pipelines
Maîtrisez l'automatisation des pipelines de données et de Machine Learning pour booster l'efficacité et la productivité au sein de vos projets.
🔄
Industrialisation du ML
Développez des compétences pour industrialiser le cycle de vie du Machine Learning, assurant qualité et fiabilité des modèles en production.
📊
Optimisation des opérations
Optimisez les opérations Data/ML en production, réduisant les coûts tout en améliorant les performances grâce à des techniques avancées.
🚀
Entraînement distribué avancé
Explorez les méthodes d'entraînement distribué et d'optimisation de modèles Big Data, essentielles pour traiter des volumes de données importants.
🔧
Déploiement continu efficace
Apprenez à mettre en place un déploiement continu de modèles ML (CI/CD for ML), garantissant une mise à jour rapide et sans faille de vos solutions.
Compétences acquises
Concevoir l'architecture MLOps/DataOps Big Data
Concevoir des architectures de pipelines de données et de modèles ML pour des environnements Big Data, en intégrant les principes de MLOps et DataOps pour la scalabilité et la résilience.
Automatiser les pipelines de données et ML
Mettre en œuvre des solutions d'automatisation complètes pour l'ingestion, la transformation, l'entraînement, le déploiement et le monitoring continu des modèles et des données en Big Data.
Industrialiser le cycle de vie du Machine Learning
Appliquer des pratiques d'industrialisation (CI/CD, versioning, monitoring) aux projets Machine Learning pour garantir des déploiements fiables, traçables et réplicables en production.
Optimiser les opérations Data/ML en production
Optimiser les performances, les coûts et la sécurité des pipelines Big Data et ML en production, en s'appuyant sur les bonnes pratiques d'Infrastructure as Code et de conteneurisation.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Ingénieurs Data & Machine Learning
Architectes Big Data
Data Scientists expérimentés
DevOps/SRE avec intérêt ML/Data
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cependant, une bonne connaissance des concepts de Big Data, Machine Learning et programmation est recommandée.
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 pratiques
Examens théoriques et pratiques à la fin de la formation
Évaluation de la participation et de la motivation des participants
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 %.
« Après la formation, il a conçu un pipeline de données automatisé qui a réduit le temps de traitement des données de plusieurs heures à quelques minutes. »
« Lors d'une réunion, il a présenté une architecture MLOps qui a permis d'optimiser les ressources et d'améliorer la fiabilité des modèles déployés. »
Questions fréquentes
Expérience significative en programmation (Python recommandé) ; Connaissances de base en Machine Learning et Big Data (Spark, Hadoop ou équivalent) ; Familiarité avec les concepts DevOps (CI/CD, conteneurisation).
Ordinateur portable avec au moins 8 Go de RAM ; Connexion internet stable ; Environnement de développement (IDE) configuré ; Accès à des outils de virtualisation/conteneurisation (Docker recommandé).
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.
La formation vise à maîtriser les concepts de MLOps et DataOps pour automatiser les pipelines Big Data, concevoir des systèmes résilients et scalables, et améliorer le déploiement continu de l'IA.
Les participants acquerront les compétences nécessaires pour concevoir l'architecture MLOps/DataOps Big Data, automatiser les pipelines de données et de Machine Learning, industrialiser le cycle de vie du Machine Learning, et optimiser les opérations Data/ML en production.
La formation est conçue pour les professionnels ayant une bonne connaissance des concepts de Big Data, Machine Learning et programmation. Cependant, les notions sont présentées de manière claire et accessible, permettant aux débutants de suivre avec facilité.
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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