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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
Sans une gestion rigoureuse des expérimentations et du suivi des modèles ML, les data scientists gaspillent 40 % de leur temps à recréer des environnements et résultats disparus.
Cela représente un coût direct de 75 000 € par an pour une équipe de 5 ingénieurs, avec des retards cumulés de 3 mois sur les déploiements.
65 % des incidents en production proviennent d’un manque de traçabilité, entraînant des pertes financières de plusieurs millions et des risques réputationnels critiques pour l’entreprise.
Chaque trimestre sans maîtrise expose votre carrière à l’obsolescence face à des concurrents agiles.
Présentation du cycle de vie d’un projet Machine Learning et des enjeux du MLOps. Introduction aux concepts d’expérimentation, de traçabilité et de reproductibilité. Présentation des alternatives. Installation de MLflow en local : architecture, choix du backend, configuration initiale. Premiers pas avec l’interface utilisateur et la ligne de commande.
Découverte du module MLflow Tracking. Instrumentation du code pour enregistrer hyperparamètres, métriques et artefacts. Structuration des expériences et des runs. Visualisation, filtrage et comparaison des résultats dans l’UI. Prise en main des APIs Python pour automatiser l’enregistrement. Bonnes pratiques d’organisation des expérimentations.
Initiation au packaging de modèles avec MLflow Projects : structuration de projet, fichiers de configuration, exécution locale ou à distance. Gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow Models : enregistrement, versioning, gestion des signatures, formats de support (Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch…). Déploiement rapide via MLflow Serve et intégration aux clouds et outils (Azure ML, Sagemaker, Docker…). Automatisation de flux MLOps et retours d’expérience.
La formation Maîtriser MLflow : Gestion des Expérimentations et Suivi des Modèles Machine Learning 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.
Pour le bon déroulement de la formation Maîtriser MLflow : Gestion des Expérimentations et Suivi des Modèles Machine Learning, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser MLflow : Gestion des Expérimentations et Suivi des Modèles Machine Learning s'effectue à travers :
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.
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, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Data ScienceQualiopi
Développement WebQualiopi
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Intelligence ArtificielleQualiopi
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