Formation MLOps – Déploiement et Industrialisation de projets IA

Durée

4 jours

Tarif

Devis sur demande

Organisation

Intra

Référence

MLOP

Niveau

Moyen

CPF

NON

Certification

NON

Mise à jour

22/09/2025

Présentation de la formation MLOps – Déploiement et Industrialisation de projets IA

Optimisez le cycle de vie de vos projets IA avec notre formation sur 4 jours. Vous apprendrez à containeriser vos modèles, les transformer en API (FastAPI), mettre en place une CI/CD (avec GitLab), assurer la reproductibilité via MLflow, et monitorer les performances en production (latence, dérive des données). Conçue pour des data scientists, ingénieurs IA ou DevOps déjà familiers avec Python et les workflows machine learning, cette formation combine théorie, ateliers pratiques et cas concret de bout en bout. Vous serez capable d'industrialiser vos modèles IA en respectant fiabilité, auditabilité et standards de production.

Objectifs de la formation MLOps – Déploiement et Industrialisation de projets IA

Objectifs pédagogiques :

Comprendre le rôle du MLOps
Découvrir les outils clés (MLflow, FastAPI, Docker, GitLab CI/CD)
Structurer un projet IA en architecture modulaire
Intégrer les bonnes pratiques de monitoring et de reproductibilité

Objectifs opérationnels :

Structurer un workflow reproductible, containeriser le modèle, le déployer via une API, mettre en place une pipeline CI/CD, assurer monitoring et qualité en production, et maintenir la fiabilité et la traçabilité des modèles.

Programme de la formation MLOps – Déploiement et Industrialisation de projets IA

Jour 1 – Introduction au MLOps

Définition et enjeux

Cycle de vie d’un modèle IA

Structuration d’un projet IA (src/, models/, services/)

Jour 2 – Conteneurisation et API

Introduction à Docker et conteneurisation

Développement d’une API FastAPI

Tests unitaires et intégration continue

Jour 3 – CI/CD et Monitoring

Automatisation avec GitLab CI/CD

Suivi des expériences avec MLflow

Déploiement sur serveur

Monitoring (latence, dérive des données)

Jour 4 – Cas pratique complet

Mise en place d’un projet IA complet : du notebook au déploiement

Bonnes pratiques pour auditabilité et reproductibilité

Pré-requis pour suivre la formation MLOps – Déploiement et Industrialisation de projets IA

Maîtrise de Python et des notions de Machine Learning (construction, entraînement et évaluation de modèles)
Connaissances de base en environnements Cloud, conteneurs (Docker) et systèmes Linux
Notions en workflows de développement logiciel (Git, intégration continue, bonnes pratiques DevOps)
Expérience en Data Science

Un questionnaire de positionnement vous sera ensuite proposé afin d'évaluer votre niveau de connaissance avant l'entrée en formation.

Participer à la formation MLOps – Déploiement et Industrialisation de projets IA

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Formation en intra-entreprise

Nos formations intra-entreprise peuvent se dérouler directement dans vos locaux pour plus de flexibilité. Si nécessaire, nous pouvons également organiser la location d'une salle de formation adaptée à vos besoins.

Votre formation sur-mesure peut également s’organiser à distance.

La mise en place d'une session intra-entreprise est de 14 jours minimum à partir de votre prise de contact.

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