Formation Déploiement production Machine Learning : Formation MLOps complète
Maîtrisez le déploiement opérationnel des modèles de Machine Learning. Apprenez les principes et outils MLOps pour industrialiser vos projets IA. Gérez le cycle de vie complet de vos applications prédictives, de l'expérimentation à la maintenance en production. Optimisez l'intégration continue et la livraison continue.
Comprendre les principes et outils MLOps pour l'industrialisation des projets IA
Déployer efficacement des modèles de Machine Learning en production
Gérer le cycle de vie complet de vos applications prédictives
Optimiser l'intégration continue et la livraison continue
Programme détaillé
4 modules · 21 heures
01
Module 1 : Introduction aux principes MLOps et ML
—Comprendre les concepts fondamentaux du Machine Learning et MLOps
—Identifier les défis d'industrialisation des projets IA
—Explorer les architectures typiques des systèmes MLOps
—Présenter les outils et technologies clés pour MLOps
02
Module 2 : Mise en place d'un pipeline MLOps efficace
—Concevoir un pipeline MLOps pour le développement de modèles
—Intégrer la gestion des données et la prétraitement dans le pipeline
—Automatiser les étapes de formation et validation des modèles
—Utiliser des outils comme MLflow pour la gestion des expérimentations
03
Module 3 : Déploiement et gestion des modèles en production
—Appliquer des stratégies de déploiement de modèles ML en production
—Utiliser des plateformes de déploiement comme Docker et Kubernetes
—Gérer les versions des modèles et leur rétrocompatibilité
—Mettre en place des tests automatisés pour les modèles déployés
04
Module 4 : Optimisation CI/CD et monitoring des performances
—Implémenter des pratiques d'intégration continue et de livraison continue
—Surveiller les performances des modèles en temps réel
—Analyser les résultats et ajuster les modèles en fonction des données nouvelles
—Étudier des cas d'utilisation pour optimiser le cycle de vie des applications prédictives
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation MLOps complète est de comprendre les principes et outils MLOps pour l'industrialisation des projets IA. Ce module vous permettra d'acquérir une maîtrise solide des meilleures pratiques en MLOps, essentielles pour déployer efficacement des modèles de Machine Learning en production. Vous serez en mesure d'optimiser les processus et de garantir la qualité et la fiabilité de vos modèles tout au long de leur cycle de vie.
Un défi fréquent rencontré par les professionnels du Machine Learning est la difficulté à gérer la transition entre le développement et le déploiement. Beaucoup d'apprenants sous-estiment l'importance de l'intégration continue et de la livraison continue (CI/CD) dans leur workflow. Cette formation vous aidera à surmonter ces obstacles en vous fournissant des outils pratiques et des stratégies éprouvées pour assurer une collaboration fluide entre les équipes de développement et d'exploitation.
Ce qui distingue cette formation des autres approches est son accent sur l'intégration des concepts théoriques et pratiques en MLOps, tout en abordant des cas d'utilisation réels. Nous mettons un point d'honneur à vous fournir des exercices concrets et des retours d'expérience de professionnels en activité. Vous ne vous contenterez pas d'apprendre des théories ; vous repartirez avec des compétences directement applicables dans votre environnement de travail.
Pour tirer le maximum de cette formation, nous vous conseillons d'adopter une approche proactive. Impliquez-vous dans les sessions, posez des questions et partagez vos défis spécifiques. En vous connectant avec vos pairs et en participant activement aux discussions, vous enrichirez votre expérience d'apprentissage et maximiserez les bénéfices que vous pourrez tirer de cette formation. Soyez curieux et prêt à explorer les multiples facettes du MLOps !
Pourquoi choisir cette formation en langages et développement
🎯
Approche pratique MLOps
Apprenez à déployer des modèles de Machine Learning avec des outils concrets, garantissant une transition fluide vers la production.
🚀
Cycle de vie complet
Maîtrisez la gestion du cycle de vie des applications prédictives, de leur conception à leur déploiement, pour une efficacité maximale.
🔄
Intégration continue optimisée
Découvrez comment optimiser l'intégration continue et la livraison continue pour maintenir vos modèles à jour sans interruption.
🤖
Outils MLOps avancés
Familiarisez-vous avec des outils de pointe en MLOps, vous permettant de répondre aux exigences spécifiques de vos projets IA.
👥
Formation inter-entreprises
Profitez d'échanges enrichissants entre professionnels de divers secteurs, favorisant le partage d'expériences et de bonnes pratiques.
📈
Optimisation des performances
Apprenez les techniques pour surveiller et améliorer les performances de vos modèles en production, garantissant une valeur ajoutée constante.
Compétences acquises
Mise en place d'un pipeline MLOps
Être capable de concevoir et déployer un pipeline MLOps automatisé pour le développement et la mise en production de modèles de Machine Learning.
Déploiement de modèles ML en production
Savoir déployer efficacement des modèles de Machine Learning sur des environnements de production tout en garantissant leur performance et leur scalabilité.
Gestion du cycle de vie des modèles
Maîtriser les techniques pour gérer le cycle de vie complet des modèles, y compris la version, le suivi des performances et la mise à jour des modèles en production.
Intégration continue et livraison continue (CI/CD)
Mettre en œuvre des pratiques d'intégration continue et de livraison continue adaptées aux projets de Machine Learning pour optimiser le déploiement et la mise à jour des applications.
Monitoring et gestion des performances
Établir des systèmes de monitoring pour suivre les performances des modèles en production et détecter les dérives afin de prendre des mesures correctives.
Collaboration interdisciplinaire
Faciliter la communication et la collaboration entre les équipes de data science, développement et opérations pour une meilleure synergie dans le déploiement des solutions IA.
Utilisation d'outils MLOps
Être capable d'utiliser des outils et frameworks spécifiques de MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la gestion des modèles de Machine Learning.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs ML / Data Scientists
Ingénieurs DevOps / Software Engineers
Chefs de projet IA / Managers techniques
Architectes de solutions
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est destinée à tous les professionnels souhaitant améliorer leurs compétences en Machine Learning et en MLOps.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Un projet personnel réalisé en fin de formation pour mettre en pratique les compétences acquises
Un examen théorique pour évaluer la compréhension des principes et outils MLOps
Un feedback personnalisé pour améliorer les compétences en Machine Learning et en MLOps
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 mis en place des pratiques MLOps qui ont permis de réduire le temps de déploiement des modèles de Machine Learning. »
« Elle a optimisé l'intégration continue de ses applications prédictives, augmentant ainsi leur fiabilité. »
Questions fréquentes
Expérience en développement Python. Connaissances solides en Machine Learning (modélisation, entraînement). Familiarité avec les concepts de DevOps est un plus.
Ordinateur portable avec accès administrateur. Connexion internet stable. Environnement de développement Python (ex: Anaconda, Miniconda). Le détail des outils et environnements cloud sera spécifié avant la formation.
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.
MLOps (Machine Learning Operations) est l'application de pratiques de développement logiciel pour les modèles de Machine Learning. Il est important pour industrialiser les projets IA et garantir leur déploiement en production de manière efficace.
Vous apprendrez les principaux outils MLOps tels que Git, Docker, Kubernetes, TensorFlow, PyTorch, etc.
Oui, nous vous encourageons à travailler sur votre projet personnel pendant la formation pour mettre en pratique les compétences acquises.
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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