Formation Déployer et Superviser un Pipeline MLOps sur Microsoft Azure
Maîtrisez la conception, le déploiement et la surveillance de pipelines MLOps sur Microsoft Azure. Optimisez le cycle de vie de vos modèles d'apprentissage automatique. Développez des compétences clés en MLOps et DataOps pour le Big Data.
Concevoir des pipelines MLOps/DataOps efficaces sur Azure
Déployer et automatiser des modèles ML en production sur Microsoft Azure
Surveiller et maintenir la performance des modèles ML
Maîtriser l'écosystème Azure ML pour le MLOps
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction au MLOps et DataOps sur Azure
—Définir MLOps et DataOps et leurs rôles dans le cycle de vie des données
—Explorer les composants clés d'une architecture MLOps sur Azure
—Identifier les défis courants dans l'implémentation de MLOps
—Comprendre l'importance de l'automatisation dans les pipelines MLOps
—Analyser les différences entre MLOps et DevOps dans un contexte Azure
02
Environnement Azure Machine Learning (Azure ML)
—Création et configuration d'un espace de travail Azure ML.
—Rôles et permissions pour le MLOps.
—Intégration avec Azure DevOps et GitHub.
03
Ingestion et préparation des données pour le Big Data
—Connexion aux sources de données Big Data (ADLS Gen2, Blob Storage).
—Utilisation d'Azure Data Factory pour l'ingestion.
—Préparation et nettoyage des données avec Azure Databricks/Spark.
04
Entraînement et gestion des modèles avec Azure ML
—Entraînement de modèles ML à l'aide d'Azure ML SDK.
—Suivi des expériences et métriques (MLflow).
—Enregistrement et versioning des modèles.
05
Construction de pipelines ML reproductibles
—Définir des standards de codage pour garantir la reproductibilité des pipelines
—Utiliser des conteneurs Docker pour isoler et reproduire les environnements d'exécution
—Mettre en place des tests unitaires pour valider chaque étape du pipeline ML
—Documenter les étapes du pipeline pour faciliter la collaboration et la traçabilité
—Automatiser la réexécution des pipelines en cas de changement de données ou de code
06
Déploiement de modèles en production
—Déploiement de modèles avec Azure Kubernetes Service (AKS).
—Déploiement sur Azure Container Instances (ACI).
—Gestion des endpoints d'inférence (online/batch).
07
Intégration continue et livraison continue (CI/CD) pour MLOps
—Mise en place de CI/CD avec Azure DevOps Pipelines.
—Automatisation de l'entraînement et du déploiement de modèles.
—Stratégies de déploiement (bleu/vert, Canary).
08
Surveillance et monitoring des modèles
—Surveillance de la performance des modèles en production.
—Détection de dérives de données et de modèles.
—Utilisation d'Azure Monitor et Application Insights.
09
Gouvernance des modèles et traçabilité
—Établir des politiques de gouvernance pour les modèles MLOps
—Implémenter des mécanismes de traçabilité des données et modèles
—Documenter les décisions et modifications des modèles en production
—Configurer des audits réguliers pour évaluer la conformité des modèles
—Utiliser Azure ML pour gérer les versions des modèles et des données
10
Sécurité et contrôle d'accès dans MLOps sur Azure
—Gestion des identités et des accès (Azure AD, RBAC).
—Sécurisation des données et des pipelines.
—Bonnes pratiques de sécurité MLOps.
11
Optimisation des coûts et performances
—Analyser les coûts des services Azure pour optimiser les dépenses MLOps
—Configurer des alertes de coût pour surveiller les budgets en temps réel
—Utiliser des instances réservées pour réduire les coûts d'infrastructure
—Évaluer les performances des modèles pour ajuster les ressources allouées
—Implémenter le scaling automatique pour équilibrer coûts et performances
12
Cas pratiques et bonnes pratiques MLOps/DataOps
—Étude de cas sur un pipeline MLOps complet.
—Bonnes pratiques DataOps pour la qualité des données.
—Résolution de problèmes courants en MLOps.
—--
—*Compétences :**
Le conseil de l'expert
Dans le cadre de notre formation "Déployer et Superviser un Pipeline MLOps sur Microsoft Azure", un objectif pédagogique central est de maîtriser l'écosystème Azure ML pour le MLOps. Cette compétence est essentielle pour concevoir des pipelines MLOps/DataOps efficaces, permettant ainsi aux professionnels de transformer leurs modèles en véritables solutions opérationnelles. Cette compréhension approfondie aide à garantir que les projets de machine learning sont non seulement bien planifiés, mais également exécutés avec succès.
Un défi fréquent auquel les apprenants sont souvent confrontés dans le domaine du MLOps est la difficulté à intégrer les différentes étapes du pipeline, de l'ingestion des données à la mise en production des modèles. Cette complexité peut entraîner des erreurs coûteuses et des retards dans le déploiement. Notre formation aborde ce défi en fournissant une approche systématique et structurée, permettant aux participants de surmonter ces obstacles avec confiance.
Ce qui distingue notre formation, c'est l'accent mis sur l'application pratique du savoir-faire dans l'environnement Azure ML. Contrairement à d'autres approches qui peuvent se concentrer uniquement sur des concepts théoriques, notre programme intègre des exercices pratiques et des études de cas réels. Cela permet aux participants de se familiariser avec les outils et techniques spécifiques, renforçant leur capacité à déployer et superviser efficacement des pipelines MLOps.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous recommandons aux participants de se préparer en se familiarisant avec les concepts de base de l'informatique et des données. En complément, engagez-vous activement pendant les sessions pratiques et n'hésitez pas à poser des questions. Cette attitude proactive favorisera une expérience d'apprentissage enrichissante et vous permettra de repartir avec des compétences directement applicables à vos projets. Soyez prêt à transformer votre approche du machine learning !
Pourquoi choisir cette formation en informatique
🎯
Expertise Azure MLOps
Maîtrisez l'écosystème Azure ML dédié au MLOps, essentiel pour concevoir des pipelines performants et automatisés.
🔧
Déploiement en Production
Apprenez à déployer et automatiser vos modèles ML en production sur Microsoft Azure, garantissant leur accessibilité et fiabilité.
📊
Surveillance de Performance
Acquérez des compétences pour surveiller et maintenir la performance des modèles ML, assurant ainsi des résultats optimaux.
🔍
Ingestion de Big Data
Découvrez comment ingérer et préparer efficacement des données massives pour alimenter vos projets ML dans Azure.
⚙️
Pipelines ML Reproductibles
Construisez des pipelines ML reproductibles, facilitant la collaboration et l'itération rapide dans vos projets de Machine Learning.
🌐
Formation Inter-entreprise
Bénéficiez d'une formation inter-entreprise, favorisant le partage d'expériences et de meilleures pratiques entre professionnels du secteur.
Compétences acquises
Concevoir pipelines MLOps/DataOps sur Azure
Concevoir des architectures de pipelines MLOps et DataOps robustes, reproductibles et scalables sur Microsoft Azure, intégrant l'ingestion, la préparation, l'entraînement et le déploiement de modèles.
Déployer et automatiser modèles ML en production
Déployer des modèles d'apprentissage automatique en production via des services Azure (AKS, ACI) et automatiser les workflows MLOps et DataOps à l'aide de pipelines CI/CD (Azure DevOps).
Surveiller et maintenir performance modèles ML
Mettre en œuvre et utiliser des outils de surveillance pour suivre la performance des modèles déployés, détecter les dérives (drift) et assurer une maintenance corrective et évolutive des systèmes ML.
Maîtriser l'écosystème Azure ML pour le MLOps
Utiliser efficacement l'ensemble des services clés de l'écosystème Azure Machine Learning pour gérer le cycle de vie complet des modèles d'apprentissage automatique, de l'expérimentation à la production, en respectant les principes DataOps.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Ingénieurs Machine Learning
Data Scientists expérimentés
Développeurs Cloud/DevOps
Architectes Big Data
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base de l'informatique et des concepts de données est souhaitée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue des acquis pendant la formation
Examen final pour évaluer les compétences acquises
Projet personnel pour démontrer l'application des connaissances
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 un pipeline MLOps sur Azure, automatisant ainsi le déploiement de modèles ML en production. »
« Un autre a intégré des pratiques CI/CD dans son équipe, améliorant l'efficacité de la gestion des modèles. »
Questions fréquentes
- Connaissances fondamentales en Machine Learning.
- Familiarité avec les concepts de programmation (Python recommandé).
- Notions de base sur les services Cloud (préférence pour Azure).
- Compréhension des concepts DevOps.
- Ordinateur portable avec accès Internet stable.
- Compte Microsoft Azure (les instructions pour un compte d'essai ou un crédit seront fournies si nécessaire).
- Logiciels d'édition de code (VS Code recommandé) et environnement Python installés.
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 vous permettra de maîtriser les compétences clés en MLOps et DataOps pour le Big Data, d'optimiser le cycle de vie de vos modèles d'apprentissage automatique et de concevoir des pipelines MLOps efficaces sur Azure.
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base de l'informatique et des concepts de données est souhaitée.
La formation Déployer et Superviser un Pipeline MLOps sur Microsoft Azure dure 21 heures.
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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