Formation MLOPS Léger – Bonnes pratiques, versioning & évaluation des modèles

Objectifs de la formation

• Comprendre les principes essentiels du MLOps dans un contexte professionnel.
• Structurer un cycle de vie simple et maîtrisé des modèles de Machine Learning.
• Mettre en place des pratiques de versioning des données, modèles et paramètres.
• Évaluer la performance, la robustesse et la dérive des modèles.
• Sécuriser l’exploitation des modèles IA en environnement métier.

Public visé

• Data analysts et data scientists débutants ou intermédiaires.
• Chefs de projet data et IA.
• Responsables innovation, IT ou transformation digitale.
• Consultants data.
• Toute personne impliquée dans le déploiement ou le suivi de modèles IA.

Pré-requis

• Connaissances de base en data ou analyse de données.
• Notions générales de Machine Learning appréciées.
• Aucun prérequis avancé en développement ou DevOps.

Contenu de la formation

1. Introduction au MLOps

• Définition et rôle du MLOps.
• Différences entre ML expérimental et ML en production.
• Enjeux de fiabilité, traçabilité et performance.
• Positionnement du MLOps dans une organisation.

2. Cycle de vie d’un modèle de Machine Learning

• De la donnée brute au modèle exploité.
• Phases d’entraînement, validation et déploiement.
• Documentation et traçabilité des étapes.
• Bonnes pratiques de structuration.

3. Versioning des données et des modèles

• Pourquoi versionner les données et modèles.
• Gestion des versions de jeux de données.
• Versioning des modèles et des hyperparamètres.
• Suivi des expérimentations.

4. Gestion des environnements

• Séparation des environnements (test, validation, production).
• Reproductibilité des résultats.
• Bonnes pratiques de configuration.
• Limitation des erreurs humaines.

5. Évaluation des modèles

• Indicateurs de performance des modèles.
• Analyse des résultats et interprétation.
• Comparaison de modèles.
• Choix du modèle le plus adapté au besoin métier.

6. Surveillance et dérive des modèles

• Notion de dérive des données et des performances.
• Détection des pertes de qualité.
• Mise en place d’alertes simples.
• Décision de réentraînement.

7. Documentation et gouvernance

• Documentation des modèles et décisions.
• Traçabilité des changements.
• Rôles et responsabilités.
• Gouvernance des modèles IA.

8. Sécurité, conformité et bonnes pratiques

• Gestion des données sensibles.
• Respect du RGPD et des contraintes réglementaires.
• Validation humaine des modèles.
• Bonnes pratiques d’exploitation responsable.

9. Cas pratiques professionnels

• Structuration d’un cycle MLOps simplifié.
• Mise en place d’un suivi de modèle.
• Analyse de performance et décisions associées.
• Amélioration continue du modèle.

Méthodes pédagogiques

• Apports théoriques structurés.
• Études de cas concrets.
• Ateliers pratiques guidés.
• Analyse collective des pratiques.

Moyens pédagogiques

• Supports pédagogiques dédiés au MLOps.
• Exemples de cycles ML documentés.
• Modèles de suivi et d’évaluation.
• Documents de travail.

Modalités d’évaluation

• Évaluation des connaissances par questionnaire.
• Analyse d’un cas MLOps simplifié.
• Validation de la compréhension des bonnes pratiques.
• Attestation de fin de formation remise au stagiaire.