Ingénierie du Machine Learning pour la production : pratiques MLOps | Formation Qualiopi | BusinessDigital.fr

Ingénierie du Machine Learning pour la production : pratiques MLOps

Cette formation d’une journée s’adresse aux équipes techniques souhaitant passer du prototype au déploiement fiable d’un modèle d’intelligence artificielle. Elle couvre l’ensemble du processus MLOps : conception du pipeline d’intégration continue, automatisation du déploiement, gestion du versionnage, mise en place de la surveillance des performances et application des exigences de gouvernance. À travers des cas concrets, les participants apprennent à choisir les outils adaptés (containers, orchestrateurs, plateformes de suivi), à structurer les environnements de test et de production, et à anticiper les incidents. Le programme intègre des ateliers pratiques sur la création d’un pipeline CI/CD, la configuration du monitoring, et la mise en place de politiques de conformité. À l’issue de la session, chaque participant dispose d’un livrable opérationnel et de bonnes pratiques pour industrialiser les modèles IA au sein de son organisation, tout en respectant les critères de financement OPCO.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les principes fondamentaux du MLOps
• Construire un pipeline CI/CD dédié aux modèles d’IA
• Gérer le versionnage et le suivi des artefacts de modèle
• Mettre en place la surveillance et l’alerte des performances en production
• Appliquer les bonnes pratiques de gouvernance et de conformité IA

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Connaissances de base en Python, statistiques et concepts de Machine Learning.
• Public visé : Professionnels souhaitant industrialiser leurs modèles d’IA en production.