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Formation MLflow 2026 - Maîtriser MLOps production experte

Fiche créée le 27 juillet 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

Sur devis5 500 € HT

5 journées
présentiel
10 personnes max.

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Réf. : GCS436

10 personnes max.

Sur devis5 500 € HT

Tarif intra-entreprise : sur devisà partir de 9 900 € HT pour tout le groupe

Présentiel et passage de certification sur devis

5 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans maîtrise MLflow 2026, les équipes ML perdent 50% de temps sur reproductions d'expériences, causant 2-3 semaines de retard par projet critique.
Les modèles non trackés génèrent 40% d'incidents en production, coûtant jusqu'à 100k€ par biais détecté tardivement selon Gartner 2025.
En entreprise, 65% des Data Scientists stagnent sans MLOps expert, risquant reconversion forcée face à concurrents 3x plus rapides.
Chaque trimestre sans compétences MLflow creuse l'écart compétitif, exposant à pertes marché IA estimées 30% CA.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

26 587 formations · 25 pays

On propose des formations avec un ingénieur dédié

Entreprises : Aptar, ArcelorMittal, Equans, Biocoop, Solocal, EDF, Photowatt, Ubisoft, Microsoft, Chronopost, RATP et Vanatome. Écoles partenaires : CESI, École IT, EFREI, EPSI, INGETIS, INSEEC, La Plateforme, My Digital School et Ynov.

Objectifs de la formation

Maîtriser le tracking expérimental MLflow 2026 pour projets professionnels reproductibles
Développer des pipelines MLOps end-to-end avec MLflow en entreprise
Implémenter le déploiement modèles scalables via MLflow Model Registry
Optimiser le monitoring et la gouvernance de modèles ML certifiants
Concevoir des workflows collaboratifs avancés MLflow pour équipes DevOps
Intégrer MLflow 2026 à des écosystèmes cloud hybrides sécurisés
Déployer des solutions MLflow expertes pour accélérer time-to-market

Programme de la formation

Module 1Tracking avancé MLflow 2026 : setup et logging expérimental (PyTorch, MLflow UI)

Configuration experte d'un environnement MLflow 2026 distribué, logging automatique de paramètres, métriques et artefacts dans des runs complexes, utilisation de l'API tracking pour scripts PyTorch personnalisés, exercices sur reproduction d'expériences d'entreprise réelles, visualisation interactive via MLflow UI avec custom dashboards, production de rapports certifiants pour audits internes.

Module 2Gestion modèles MLflow : registry et versioning (TensorFlow, ONNX)

Immersion dans MLflow Model Registry pour staging et production de modèles, transition fluide de prototypes TensorFlow vers déploiements ONNX, tagging sémantique et staging workflows automatisés, cas pratiques sur versioning collaboratif multi-équipes, tests de compatibilité modèles avec serveurs d'inférence, génération de livrables prêts pour gouvernance entreprise.

Module 3Pipelines MLOps MLflow 2026 : CI/CD intégrés (GitHub Actions, Kubeflow)

Conception de pipelines end-to-end avec MLflow Projects et Kubeflow, intégration CI/CD GitHub Actions pour automatisations expertes, packaging reproductible d'environnements via MLflow, déploiement serverless sur AWS SageMaker ou Vertex AI, exercices sur feature stores synchronisés, debugging avancé de workflows défaillants, optimisation pour scalabilité entreprise.

Module 4Monitoring et scaling MLflow : métriques custom (Prometheus, Grafana)

Déploiement de monitoring MLflow avec métriques custom drift et bias, intégration Prometheus-Grafana pour alertes proactives, scaling horizontal modèles via MLflow sur Kubernetes, cas concrets d'incidents résolus en temps réel, configuration de gateways sécurisés pour APIs modèles, production de dashboards gouvernance pour comités exécutifs, focus valeur business immédiate.

Module 5Projets experts MLflow 2026 : best practices et optimisation (cas réels)

Réalisation d'un projet fil rouge MLOps complet avec MLflow 2026 en conditions production, audit et optimisation de pipelines legacy, intégration multi-cloud hybride sécurisée, revue de code collaborative et peer-review, préparation de déploiements certifiants Qualiopi, plan d'action post-formation pour ROI rapide, remise de templates réutilisables entreprise.

Méthode d'évaluation

QCM expert validation acquis MLflow fin formation
Évaluation continue exercices MLOps pratiques
Soutenance projet fil rouge MLflow devant formateur

Méthode d'apprentissage

Cours animés par formateur expert MLflow en activité
Exercices pratiques cas MLOps entreprise réels
Projet fil rouge progressif tout au long formation
Support cours complet remis chaque participant

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation MLflow 2026 - Maîtriser MLOps production experte est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation MLflow 2026 - Maîtriser MLOps production experte, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation MLflow 2026 - Maîtriser MLOps production experte s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★★★★★ Avis Google

★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien BiancoDirectrice Formation

AFCI

★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut AiméDirecteur Général

INGETIS

★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud ParadisResponsable pédagogique

École IT

Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.

Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.

Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
Programme co-écrit puis validé par votre équipe.

Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable

Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation réservée

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

Cartable, cahiers et fournitures essentielles
Distribué via nos associations partenaires
Inclus, sans surcoût pour vous

M'inscrire et offrir un kit

FAQ

Questions fréquentes

Quels outils utilise-t-on pendant la formation MLflow 2026 ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur pyTorch, MLflow UI, tensorFlow, ONNX, gitHub Actions et kubeflow. Ces outils sont ceux du programme MLflow 2026, dispensé en présentiel sur 5 journées, pour que les participants s'entraînent sur la pile qu'ils utiliseront au travail.

Que sait-on faire à l'issue de la formation MLflow 2026 ?+

Les participants savent maîtriser le tracking expérimental MLflow 2026 pour projets professionnels reproductibles, développer des pipelines MLOps end-to-end avec MLflow en entreprise et implémenter le déploiement modèles scalables via MLflow Model Registry. Ce sont les objectifs annoncés du parcours MLflow 2026 de niveau Expert, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation MLflow 2026 ?+

Jour 1 : Tracking avancé MLflow 2026 : setup et logging expérimental (PyTorch, MLflow UI). Jour 2 : Gestion modèles MLflow : registry et versioning (TensorFlow, ONNX). Jour 3 : Pipelines MLOps MLflow 2026 : CI/CD intégrés (GitHub Actions, Kubeflow). Jour 4 : Monitoring et scaling MLflow : métriques custom (Prometheus, Grafana). Jour 5 : Projets experts MLflow 2026 : best practices et optimisation (cas réels). Le parcours MLflow 2026 se déroule sur 5 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation MLflow 2026 sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur QCM expert validation acquis MLflow fin formation, évaluation continue exercices MLOps pratiques et soutenance projet fil rouge MLflow devant formateur. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours MLflow 2026, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation MLflow 2026 ?+

La formation MLflow 2026 est chiffrée sur devis. Le montant dépend du nombre de participants, du format et de l'adaptation du programme à votre contexte. Le devis détaillé est envoyé sous 24 h, et le tarif intra-entreprise couvre tout le groupe dès le deuxième participant.La formation MLflow 2026 coûte 5 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 9 900 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. Le devis détaillé, envoyé sous 24 h, ajuste le montant au format et à l'adaptation du programme à votre contexte.

Quelle est la durée de la formation MLflow 2026 ?+

5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.

La formation MLflow 2026 est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation MLflow 2026 éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.

Faut-il des prérequis pour suivre la formation MLflow 2026 ?+

Expertise Python avancée, PyTorch/TensorFlow, Docker, Kubernetes, pipelines CI/CD.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation MLflow 2026 ?+

Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation. Learni est certifié Qualiopi et prépare le cas échéant à une certification tierce, qu'il ne délivre pas lui-même.

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