MLOps : gestion de modèles

Blended learning

Duration

 2,00 day(s)

Language(s) of service

EN FR

Next session

 21.09.2026
Location
 En distanciel

Price

1690,00€

Who is organizing this training?

OXiane est spécialisé dans la conception et la réalisation de formations informatiques et de supports de cours pédagogiques sur les dernières technologies. Nos différentes filières permettent de couvrir tous les besoins en formation que ce soit en IT au sens large, mais également "Utilisateurs" et "Soft Skills" en Management, Communication & leadership.

Who is the training for?

Toute personne intéressée par les data-sciences, et l'utilisation et le choix de modèles, et la gestion de modèles.

Goals

  • Savoir identifier les modèles pertinents selon les cas d'usage
  • Maitriser les outils et méthodes pour référencer
  • Gérer les modèles utilisés
  • Comprendre l'intérêt et les méthodes de gestion de modèles.
  • Connaître les bonnes pratiques, et les outils principaux de gestion de modèles
  • Savoir mettre en oeuvre la gestion de modèles avec Airflow

Contents

Introduction à MLOps et la gestion de modèles

  • Définition. Importance de la collaboration entre data scientists et ingénieurs.
  • Les défis de la mise en production de modèles (dérive, réentraînement, monitoring), et les avantages d'une gestion efficace.
  • Atelier : cycle de vie d'un modèle en MLOps : vue d'ensemble des différentes étapes, de la conception à la mise hors service.

Outils et technologies clés

  • Plateformes MLOps : Présentation des principales plateformes (MLflow, Kubeflow, AWS SageMaker, Azure Machine Learning) et de leurs fonctionnalités clés.
  • Outils de versioning : Git, DVC, comment gérer le code, les données et les modèles.
  • Registres de modèles : Stockage, versioning, et partage des modèles.
  • Orchestration de workflows : Airflow, Luigi, pour automatiser les pipelines MLOps.
  • Atelier : mise en oeuvre de Airflow

Les bonnes pratiques de gestion de modèles

  • Versioning et suivi : Importance de la version, des métadonnées, et des logs pour la reproductibilité.
  • Déploiement : Stratégies de déploiement (A/B testing, canary releases), et les environnements de déploiement (cloud, on-premise).
  • Monitoring : Suivi des performances des modèles en production, détection d'anomalies, et alertes.
  • Réentraînement et mise à jour : Stratégies pour maintenir les modèles à jour, et les défis liés au réentraînement continu.
  • Atelier : exemples de monitoring

Défis et tendances

  • Gouvernance des données : Questions de confidentialité, de sécurité, et de conformité.
  • Expérience utilisateur : Faciliter l'utilisation des modèles par les équipes métier Intégrabilité : Intégrer les modèles dans les applications existantes.
  • Tendances futures : MLOps décentralisé, MLOps pour l'IA générative.

Certificate, diploma

Une attestation de participation sera transmise aux participants

Next session

Datum
City
Language and price
21.09.2026
En distanciel
FR 1690,00€
21.12.2026
En distanciel
FR 1690,00€

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