Intégrer le Machine Learning en production : bonnes pratiques MLOps | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Intégrer le Machine Learning en production : bonnes pratiques MLOps

Cette formation professionnelle s'adresse aux équipes techniques souhaitant industrialiser le déploiement de modèles de machine learning. Elle couvre les bonnes pratiques MLOps : gestion des données, versioning des modèles, automatisation des pipelines, monitoring des performances et conformité. Les participants apprendront à structurer des workflows reproductibles, à intégrer des outils open source et commerciaux, et à aligner les équipes Data Science et DevOps pour réduire les risques en production. L'approche combine théorie, études de cas réels et ateliers pratiques sur des environnements cloud et on-premise.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les enjeux du MLOps pour la fiabilité et la scalabilité des modèles
• Maîtriser les processus clés : versioning, CI/CD, monitoring
• Savoir choisir et configurer des outils adaptés à son contexte
• Automatiser le déploiement et la gestion des modèles
• Évaluer et maintenir la performance des modèles en production

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Expérience en développement logiciel et notions de machine learning ou data science.
• Public visé : Professionnels chargés de déployer des solutions d'IA en production et d'en assurer la maintenance