Organisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h

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30:00Réservée encore

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Formation MLflow - Optimiser pipelines ML supply chain

Réf. : OFI372
10 personnes max.
À partir de 3500 € HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
3 journées
distanciel

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Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels
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Objectifs de la formation

  • Maîtriser MLflow pour tracker experiments ML en logistique professionnelle
  • Développer pipelines reproductibles optimisant prévisions demande entreprise
  • Concevoir modèles ML scalables pour supply chain certifiante
  • Implémenter tracking métriques avancées en formation expert
  • Optimiser déploiement modèles MLflow dans environnements production logistique
  • Déployer MLOps compétences pour réduire coûts transport et stock
  • Intégrer MLflow à workflows supply chain existants
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation

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

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.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans MLflow, 70% projets ML supply chain échouent reproductibilité, causant retards livraisons jusqu'à 25% selon Gartner.

  • Coûts explosent avec recodage manuel modèles, pertes stocks avoisinent 12% CA annuel en logistique.

  • Carrières stagnent, responsables risquent déclassement face concurrence data-driven.

  • Maîtrisez MLflow expert pour sécuriser flux, booster ROI 30%, propulser expertise professionnelle.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1MLflow Fondamentaux : Tracking experiments et UI (Python, logging modèles)

Découvrez MLflow via installation rapide en environnement virtuel Python, configurez tracking server pour logger paramètres hyperboliques et métriques prévision demande, pratiquez exercices sur datasets supply chain réels comme optimisation stocks saisonniers, explorez UI intuitive pour visualiser runs et comparer performances modèles, générez livrables premiers rapports automatisés, intégrez Git pour versioning experiments en équipe logistique.

Module 2MLflow Pipelines : Modèles avancés et reproductibilité (MLflow Projects, Recipes)

Construisez pipelines MLflow complets avec Projects pour encapsuler code entraînement sur données transport routier, appliquez Recipes standardisées optimisant hyperparamètres via Optuna intégré, testez reproductibilité sur clusters Docker multi-nœuds simulant supply chain distribuée, analysez artifacts modèles via registry centralisé, réalisez cas concret prévision ruptures stock réduisant pertes 15%, produisez scripts déployables pour équipes production.

Module 3MLflow Production : Déploiement et monitoring (Model Serving, Custom Metrics)

Déployez modèles MLflow en serving REST API scalable pour intégration ERP logistique, configurez monitoring custom metrics alertant sur dérives prévisions flux, intégrez Kubernetes pour auto-scaling en pics saisonniers supply chain, simulez A/B testing routes optimisées via MLflow, évaluez ROI via dashboards Grafana liés, finalisez projet capstone livrable architecture MLOps end-to-end, préparez certification compétences expert.

Méthode d'évaluation

  • Projet final pipeline MLflow supply chain évalué par experts
  • Quiz avancés MLOps et cas pratiques logistique
  • Attestation Qualiopi sur compétences déployées

Méthode d'apprentissage

  • 100% pratique sur datasets supply chain réels
  • Exercices hands-on MLflow en distanciel interactif
  • Cas études entreprises logistique optimisées
  • Support mentor individuel pour projets pro

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation MLflow - Optimiser pipelines ML supply chain 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 - Optimiser pipelines ML supply chain, 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 - Optimiser pipelines ML supply chain 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.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★ 4,9 · +100 avis
★★★★★

« 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 Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« 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 Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« 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 Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation MLflow - Optimiser pipelines ML supply chain ?+
Le tarif est de 3500 € HT par participant. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation MLflow - Optimiser pipelines ML supply chain ?+
La formation dure 3 journées, en distanciel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP (contrat de sécurisation professionnelle) pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise avancée Python et ML, expérience projets data supply chain, connaissance TensorFlow/PyTorch, bases Git et Docker
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
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