Formation Formation MLOps AWS : Concevez, Déployez et Surveillez vos Pipelines Data

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.

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.

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.

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

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.

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

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.

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.

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

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

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.

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.

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Un soutien pour les entreprises en transformation

- 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.