Prérequis
Connaissances de base en machine learning (entraînement et évaluation de modèles) Notions générales en Python et en environnement Cloud
Durée
1 jour
Contenu Technique de la Formation
La formation aborde les contenus techniques suivants :
- Principes du déploiement de modèles de machine learning
- Options de déploiement : batch, temps réel, conteneurs, APIs
- Présentation des environnements de déploiement (Docker, Kubernetes, Azure ML, AWS Sagemaker)
- Bonnes pratiques pour l’intégration dans une architecture applicative
- Monitoring des modèles en production : performance, latence, disponibilité
- Détection de la dérive des données et de la dégradation des modèles
- Mise en place d’alertes et suivi automatisé
Objectifs de la Formation
Le déploiement et le suivi des modèles sont des étapes essentielles pour fiabiliser les solutions d’intelligence artificielle. Cette formation permet d’acquérir une compréhension claire des méthodes et outils nécessaires pour industrialiser les modèles et garantir leur performance dans le temps. Les compétences visées par la formation sont les suivantes :
- Comprendre les options et architectures de déploiement des modèles
- Mettre en œuvre un déploiement simple en batch et en temps réel
- Intégrer un modèle dans une API ou un conteneur
- Mettre en place un monitoring des performances et métriques clés
- Détecter la dérive des données et ajuster les modèles
- Appliquer des bonnes pratiques de supervision et gouvernance
Table des Matières
Introduction
- Enjeux du déploiement et monitoring dans le cycle de vie ML
- Défis liés à la mise en production des modèles
Déploiement des modèles
- Modes de déploiement : batch, temps réel, API
- Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes)
- Déploiement via plateformes Cloud (Azure ML, Sagemaker)
Monitoring des modèles
- Métriques clés : précision, latence, disponibilité
- Logs et traçabilité
- Tableaux de bord de suivi
Détection de la dérive
- Définition et causes de la dérive des données
- Techniques de détection et alertes
- Stratégies de remédiation
Bonnes pratiques
- Automatisation du monitoring
- Intégration avec CI/CD
- Gouvernance et conformité
En Pratique
- Les exercices proposés lors de la formation permettent d’illustrer les concepts abordés :
- Déploiement d’un modèle simple sous forme d’API avec Docker ou Azure ML
- Mise en place d’un tableau de bord de suivi avec métriques de performance
- Simulation de dérive des données et analyse de l’impact sur le modèle
- Exercice récapitulatif : déploiement et monitoring complet d’un modèle de bout en bout
Modalités et Inscription
Cette formation est proposée selon deux formules pour s'adapter au mieux à vos besoins :
Session régulière
Des sessions sont organisées à intervalles réguliers. Demandez les prochaines dates planifiées pour vous inscrire à la prochaine session.
Sur mesure & intra-entreprise
Vous souhaitez former vos équipes directement dans vos locaux ou adapter le programme technique à votre contexte d'entreprise ? Contactez-nous pour obtenir un devis personnalisé.