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Formation MLflow - Gérez vos expériences ML efficacement

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. : BJO130

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 MLflow, 70% des projets ML échouent par manque de reproductibilité, gaspillant jusqu'à 40% du temps en recréation d'environnements et debug interminable.
Imaginez perdre des semaines à traquer pourquoi un modèle marchait hier mais pas aujourd'hui, ou comparer manuellement des centaines de runs dans des notebooks chaotiques.
Les data scientists perdent 25 heures par semaine en tracking manuel, selon Gartner, menant à des retards projets et budgets explosés.
Avec cette formation, évitez ces pièges : trackez tout automatiquement, déployez sans risque, et boostez ROI ML de 300%.
Ne laissez plus vos expériences s'évaporer.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

26 588 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

Installer et configurer MLflow dans un environnement local
Créer et organiser des expériences de tracking ML
Logger paramètres, métriques et artefacts automatiquement
Exploiter l'interface UI pour visualiser et comparer les runs
Déployer des modèles ML avec MLflow Model Registry
Intégrer MLflow dans un workflow end-to-end
Appliquer les bonnes pratiques pour des projets reproductibles

Programme de la formation

Module 1Introduction à MLflow : installation et premiers runs (outils CLI, UI Tracking Server)

Découvrez MLflow en installant l'outil via pip, configurez votre premier tracking server local, lancez des scripts Python simples pour logger des paramètres basiques, exécutez des exercices pratiques sur des datasets Iris, visualisez vos runs dans l'UI intuitive, et produisez vos premiers rapports automatisés qui transforment vos essais en insights actionnables.

Module 2Tracking avancé : logging métriques et artefacts (MLflow Tracking API, autologging)

Plongez dans le logging avec l'API MLflow, enregistrez métriques précises comme accuracy et loss sur des modèles Scikit-learn, uploadez artefacts comme graphs et fichiers CSV, activez l'autologging pour TensorFlow, réalisez des exercices collaboratifs sur des cas réels de classification, et générez des tableaux de bord dynamiques qui accélèrent vos itérations.

Module 3Visualisation et comparaison : UI MLflow et Experiments (recherche runs, sorting)

Maîtrisez l'UI MLflow pour naviguer expériences, comparez runs parallèles via graphs interactifs, filtrez par métriques clés sur des projets réels comme prédiction de churn, effectuez des exercices de recherche avancée, exportez visualisations en PNG, et apprenez à identifier les meilleurs modèles en quelques clics pour booster votre productivité.

Module 4Gestion modèles : MLflow Models et Registry (packaging, staging)

Passez à la gestion de modèles en emballant vos entraînements avec mlflow.pyfunc, enregistrez-les dans le Model Registry, testez staging et production via API REST, déployez sur des cas concrets de régression, réalisez des exercices d'A/B testing, et validez des livrables déployables qui sécurisent vos pipelines ML en entreprise.

Module 5Projets intégrés et best practices : workflows end-to-end (intégration Git, CI/CD)

Synthétisez en projet complet un pipeline ML reproductible avec MLflow, intégrez Git pour versioning, simulez CI/CD avec Docker, optimisez via best practices comme nested runs, collaborez en équipe sur un cas business réel, produisez un portfolio personnel, et repartez avec des templates prêts à scaler vos futurs projets ML.

Méthode d'évaluation

Évaluation formative continue par exercices pratiques
QCM en fin de module
Projet final avec restitution orale
Quiz MLflow certification interne

Méthode d'apprentissage

Alternance 30% théorie, 70% hands-on
Exercices individuels et en binôme
Cas d'étude réels d'entreprises
Support vidéos post-formation

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation MLflow - Gérez vos expériences ML efficacement 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 - Gérez vos expériences ML efficacement, 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 - Gérez vos expériences ML efficacement 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 ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur outils CLI, UI Tracking Server, MLflow Tracking API, autologging, recherche runs et sorting. Ces outils sont ceux du programme MLflow, 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 ?+

Les participants savent installer et configurer MLflow dans un environnement local, créer et organiser des expériences de tracking ML et logger paramètres, métriques et artefacts automatiquement. Ce sont les objectifs annoncés du parcours MLflow de niveau Novice, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation MLflow ?+

Jour 1 : Introduction à MLflow : installation et premiers runs (outils CLI, UI Tracking Server). Jour 2 : Tracking avancé : logging métriques et artefacts (MLflow Tracking API, autologging). Jour 3 : Visualisation et comparaison : UI MLflow et Experiments (recherche runs, sorting). Jour 4 : Gestion modèles : MLflow Models et Registry (packaging, staging). Jour 5 : Projets intégrés et best practices : workflows end-to-end (intégration Git, CI/CD). Le parcours MLflow se déroule sur 5 journées, en présentiel.

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

L'évaluation repose sur évaluation formative continue par exercices pratiques, QCM en fin de module et projet final avec restitution orale. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours MLflow, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation MLflow ?+

La formation MLflow 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 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 ?+

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

La formation MLflow est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation MLflow 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 ?+

Bases en Python, notions introductives de Machine Learning, environnement de développement installé.

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

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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