Allan Busi
Oct 1, 2026
€3,300.00
distancielIntroduction à la Formation MLOps en 2025-2026
Dans un contexte où l'Intelligence Artificielle transforme les entreprises, la formation MLOps émerge comme un pilier essentiel de la catégorie Machine Learning & MLOps. MLOps, ou Machine Learning Operations, désigne l'ensemble des pratiques et outils permettant d'industrialiser le cycle de vie des modèles ML : de l'entraînement à la mise en production, en passant par le monitoring et la mise à jour continue. Chez Learni, organisme certifié Qualiopi et membre d'EdTech France, nous formons des professionnels à ces compétences critiques pour 2025-2026, où les pipelines ML scalables deviendront la norme face à l'explosion des données et des modèles génératifs. Avec plus de 80 entreprises accompagnées, nos formations MLOps garantissent une adoption rapide en production, réduisant les temps de déploiement de 50% en moyenne.
Pourquoi investir dans une formation MLOps dès aujourd'hui ? Les défis traditionnels du Machine Learning – comme la reproductibilité des expériences, la gestion des dépendances ou la détection de drift – freinent 87% des projets ML selon Gartner. Learni vous équipe pour surmonter ces obstacles avec des approches DevOps adaptées au ML.
Qu'est-ce que MLOps ? Définition Technique et Écosystème
MLOps est l'adaptation des principes DevOps au Machine Learning, couvrant les phases Experimentation, Development, Deployment et Monitoring (souvent modélisées en MLOps Maturity Levels de 0 à 4). Techniquement, cela implique des pipelines CI/CD pour l'entraînement automatisé (via Kubeflow Pipelines ou Airflow), le versioning des datasets et modèles (MLflow, DVC), la conteneurisation avec Docker, l'orchestration Kubernetes, et le serving scalable (TensorFlow Serving, Seldon Core). Dans un cas d'usage concret, imaginez un modèle de prédiction de churn client : MLOps permet un A/B testing automatisé, une détection de data drift via Prometheus/Grafana, et un rollback instantané en cas d'anomalie.
L'écosystème MLOps est riche : outils open-source comme MLflow pour le tracking, Weights & Biases pour l'optimisation hyperparamètres, ou cloud-natifs tels que Vertex AI Pipelines (Google Cloud), SageMaker Pipelines (AWS), et Azure ML. Une formation MLOps chez Learni explore ces stacks pour des déploiements hybrides, essentiels en 2025 avec la montée des edge computing et federated learning.
