FORMATION IA
MLOps pour les équipes IA en production
Construire et opérer des pipelines ML fiables, de l'expérimentation à la production, avec les outils MLOps modernes.
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Ce programme de niveau praticien couvre l'ensemble du cycle de vie MLOps : CI/CD pour les modèles, feature stores, registres de modèles, infrastructure de serving et supervision en production. Les participants réalisent des travaux pratiques pour déployer de vrais pipelines avec des outils standard du marché tels que MLflow, Kubeflow et Feast. Le cours aborde la détection de dérive, les déclencheurs de réentraînement automatisé, les stratégies de rollback et les exigences de gouvernance. À l'issue de la formation, les équipes sont en mesure de concevoir et d'opérer une plateforme ML de niveau production adaptée à leur maturité.
À l'issue, vous saurez
- Concevoir et implémenter un pipeline CI/CD qui entraîne, valide et déploie automatiquement un modèle ML à chaque changement de code ou données
- Configurer une feature store pour servir des features en faible latence de manière cohérente entre les environnements d'entraînement et d'inférence
- Mettre en place un registre de modèles avec versioning, transitions de stage et gates d'approbation en utilisant MLflow
- Instrumenter un modèle déployé avec des alertes de drift detection et un déclencheur de réentraînement automatisé
- Exécuter un rollback sûr à partir d'une version dégradée de modèle en utilisant une stratégie blue/green ou canary deployment
Sujets abordés
- Pipelines CI/CD pour l'entraînement et le déploiement de modèles
- Feature stores : conception, ingestion et serving (Feast, Tecton)
- Registres de modèles et versioning avec MLflow et DVC
- Patterns de serving de modèles : batch, real-time, shadow et canary deployments
- Monitoring en production : data drift, concept drift et dégradation de performance
- Déclencheurs de réentraînement automatisés et orchestration de pipelines (Airflow, Kubeflow Pipelines)
- Stratégies de rollback et blue/green deployments
- Gouvernance, lineage tracking et audit trails
Modalité
Dispensé sous forme d'un bootcamp intensif de 3 à 5 jours, disponible en présentiel ou en distanciel live. Chaque jour combine 40 % de sessions conceptuelles et 60 % de travaux pratiques dans un environnement cloud partagé (AWS ou GCP). Les participants reçoivent un dépôt de lab préconfigué, des diagrammes d'architecture de référence et un canal Slack post-bootcamp pour un support d'accompagnement de 30 jours. La livraison en présentiel est recommandée pour les équipes construisant ensemble une plateforme partagée.
Ce qui fait que ça marche
- Désigner un propriétaire de plateforme ML dédié qui maintient les standards de tooling et intègre les nouveaux propriétaires de modèles
- Définir et automatiser les quality gates de modèles (seuils de précision, vérifications de biais) comme partie intégrante du pipeline CI dès le jour un
- Commencer par un seul pipeline end-to-end de référence sur un cas d'usage réel avant de généraliser à une plateforme
- Établir un registre de modèles partagé et une convention de nommage pour que toutes les équipes découvrent et réutilisent les assets de modèles existants
Erreurs fréquentes
- Traiter le déploiement de modèles comme un script unique plutôt que comme un pipeline reproductible et versionné
- Sauter l'adoption d'une feature store et dupliquer la logique de features entre l'entraînement et le serving, causant du training-serving skew
- Monitorer uniquement les métriques d'infrastructure (CPU, latence) et manquer le drift au niveau du modèle jusqu'à ce que l'impact métier soit visible
- Over-engineer la stack MLOps avant de valider que le cas d'usage justifie la complexité opérationnelle
Quand NE PAS suivre cette formation
Une équipe ayant moins de deux modèles en production et aucun ingénieur ML dédié : le surcoût d'une stack MLOps complète ralentira la livraison plutôt que de l'accélérer, une configuration légère de suivi d'expériences (MLflow seul) est suffisante à ce stade.
Fournisseurs à considérer
Sources
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Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.