Formation Déployer et Exploiter des Modèles d'Intelligence Artificielle Performants
Maîtrisez le développement et l'intégration de modèles d'IA. Apprenez à concevoir, entraîner et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle. Optimisez la consommation de vos modèles pour des applications concrètes. Acquérez les compétences essentielles pour innover avec l'IA. Devenez autonome sur les projets IA.
—Gestion du surapprentissage et sous-apprentissage
—Optimisation des hyperparamètres (Grid Search, Random Search)
—Cas pratiques de classification
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Principes du Machine Learning Non Supervisé
—Clustering (K-Means, DBSCAN)
—Réduction de dimensionnalité (ACP, t-SNE)
—Applications du non supervisé (segmentation client, détection d'anomalies)
—Interprétation des résultats
—Exercices pratiques
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Introduction aux Réseaux de Neurones
—Neuronnes artificiels et couches
—Fonctions d'activation non linéaires
—Rétropropagation et descente de gradient
—Architectures de réseaux simples (MLP)
—Introduction à TensorFlow/Keras
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Déploiement de Modèles d'IA
—Sérialisation et chargement de modèles (Pickle, Joblib, HDF5)
—Concepts de conteneurisation (Docker)
—Création d'une API REST pour un modèle (Flask, FastAPI)
—Tests unitaires et intégration continue
—Mise en production simple d'un modèle local
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Monitoring et Maintenance de Modèles
—Mettre en place des métriques pour évaluer la performance des modèles
—Surveiller les dérives de données et ajuster les modèles en conséquence
—Documenter les processus de maintenance pour assurer la traçabilité
—Automatiser les tests de performance après chaque mise à jour de modèle
—Établir un calendrier de réévaluation régulière des modèles déployés
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Consommation des Modèles d'IA
—Intégration d'API de modèles dans des applications
—Consommation de services Cloud (AWS SageMaker, Azure ML)
—Gestion des requêtes et réponses asynchrones
—Optimisation des performances des appels API
—Sécurité et authentification des API
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Bonnes Pratiques de Développement IA
—Code propre et reproductibilité
—Versionnement de code et de données (Git, DVC)
—Documentation des expériences et des modèles
—Collaboration en équipe sur des projets IA
—Revue de code et bonnes pratiques de déploiement
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Projet Pratique de Fin de Formation
—Choix d'un cas d'usage réel
—Collecte et préparation des données
—Entraînement et optimisation d'un modèle
—Déploiement simulé ou réel du modèle
—Présentation des résultats et réfactoring
Le conseil de l'expert
Dans le cadre de cette formation "Déployer et Exploiter des Modèles d'Intelligence Artificielle Performants", l'un des objectifs pédagogiques clés est de préparer et manipuler des données pour l'IA de manière efficace. Les participants apprendront à gérer les données, un aspect fondamental qui conditionne la performance des modèles. Cette compétence est cruciale pour tout projet d'IA, car la qualité des données influe directement sur les résultats obtenus.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans le domaine de l'intelligence artificielle est la difficulté à comprendre et à préparer les données avant l'entraînement des modèles. Beaucoup sous-estiment l'importance de cette phase, ce qui peut mener à des modèles inefficaces. Cette formation met un accent particulier sur cette étape cruciale, permettant aux participants de surmonter ce défi et d'acquérir une solide compréhension des processus de préparation des données.
Ce qui distingue notre programme des autres offres sur le marché, c'est son approche pragmatique et orientée vers l'application. En intégrant des modules pratiques, tels que l'entraînement de Modèles de Classification, nous nous assurons que les apprenants ne se contentent pas de théories, mais acquièrent des compétences directement applicables dans leurs environnements professionnels. Cette orientation vers des cas d'utilisation réels facilite une transition fluide vers la pratique.
Pour tirer le maximum de cette formation, je recommande aux participants de s'engager activement dans les exercices pratiques et d'interagir avec leurs pairs durant les sessions. Profitez des retours d'expérience et posez des questions ouvertes pour enrichir votre compréhension. Cette dynamique collaborative favorisera non seulement l'apprentissage, mais également l'établissement de réseaux professionnels précieux dans le domaine de l'IA. Soyez curieux et n'hésitez pas à explorer au-delà des modules !
Pourquoi choisir cette formation en intélligence artificielle
🎯
Formation Pratique et Complète
Bénéficiez d'une approche pratique avec 21 heures de formation, couvrant tous les aspects essentiels de l'IA, du Machine Learning aux déploiements.
🛠️
Compétences Techniques Solides
Acquérez des compétences fondamentales en Python pour l'IA, garantissant une maîtrise des outils nécessaires pour le développement de modèles.
📊
Manipulation Efficace des Données
Apprenez à préparer et explorer vos données de manière efficace, un élément clé pour le succès de vos projets IA.
🚀
Déploiement en Production
Découvrez comment déployer et maintenir des modèles d'IA en production, un atout majeur pour intégrer l'IA dans des applications réelles.
🔍
Machine Learning Supervisé
Maîtrisez les principes du Machine Learning supervisé avec des sessions pratiques sur l'entraînement de modèles de classification adaptés.
🌐
Intégration des Modèles IA
Apprenez à consommer et intégrer des modèles IA dans vos applications pour améliorer les processus et les résultats de votre entreprise.
Compétences acquises
Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning
Appliquer les algorithmes ML supervisés et non supervisés, sélectionner les métriques pertinentes et optimiser les hyperparamètres pour construire des modèles performants répondant à des problèmes concrets.
Préparer et manipuler des données pour l'IA
Collecter, nettoyer, transformer et explorer des jeux de données complexes en utilisant des librairies Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn) afin de les rendre exploitables pour l'entraînement de modèles d'IA.
Déployer et maintenir des modèles d'IA en production
Mettre en œuvre des solutions pour sérialiser, conteneuriser et exposer des modèles d'IA via des API, et assurer leur monitoring et leur maintenance continue en environnement de production.
Consommer et intégrer des modèles IA dans des applications
Utiliser des API de modèles d'IA, qu'elles soient locales ou cloud, et intégrer leurs prédictions de manière sécurisée et optimisée dans des applications logicielles existantes ou nouvelles.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs IA Débutants
Chefs de Projet Technique
Data Scientists Juniors
Ingénieurs Logiciels
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est destinée à tous les professionnels souhaitant maîtriser les compétences en IA.
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 réalisés en groupe
Rétrospective finale pour évaluer les progrès et les acquis
Entretien final pour évaluer les compétences acquises et la capacité à appliquer les connaissances dans des situations réelles
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, un participant a déployé un modèle d'intelligence artificielle en production, intégrant les meilleures pratiques apprises pour optimiser les résultats. »
« Un autre a utilisé des techniques de nettoyage et de transformation des données pour améliorer la qualité des données d'entraînement de ses modèles. »
Questions fréquentes
- Connaissances de base en programmation (tout langage).
- Curiosité pour les concepts analytiques.
- Familiarité avec l'utilisation d'un ordinateur et d'internet.
- Ordinateur portable (PC ou Mac) avec minimum 8Go de RAM.
- Connexion internet stable.
- Droits d'administrateur pour installer des logiciels (Python, bibliothèques IA).
- Un second écran est recommandé mais non obligatoire.
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.
Nous utilisons les outils et technologies les plus récents et les plus utilisés dans le domaine de l'IA, tels que TensorFlow, PyTorch, Keras, etc.
Oui, cette formation est destinée à tous les professionnels, qu'ils soient débutants ou confirmés en IA. Nous allons vous accompagner tout au long de la formation pour vous aider à acquérir les compétences nécessaires.
La formation en ligne offre la flexibilité de suivre la formation à votre propre rythme et à partir de n'importe où. Vous aurez également accès à des ressources et des outils de soutien pour vous aider à progresser.
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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