Déployez vos Modèles
Machine Learning
Un cursus d'excellence inspiré du Bootcamp Déployez vos modèles de machine learning OpenClassrooms, condensé en un format intensif de 4 à 6 jours et supervisé par Dr. Anis M. Haddouche, mentor référent sur les parcours Data & IA depuis plus de 5 ans.
Poser les briques du MLOps : adoptez la méthode qui transforme les prototypes en outils de production fiables : 80 % de pratique par projet réel et 20 % d'apports méthodologiques. Vos équipes apprennent à gérer le cycle de vie complet de l'IA — du versioning d'expériences avec MLflow au packaging sous Docker, jusqu'au déploiement d'API FastAPI, à la détection de drift et à l'évaluation de systèmes RAG / LLM en entreprise.
- —Pédagogie bootcamp (80 % pratique / 20 % théorie) : 4 missions concrètes inspirées du cursus Déploiement ML OpenClassrooms.
- —Supervisé par Dr. Anis M. Haddouche : Mentor de référence depuis plus de 5 ans sur l'ensemble des parcours Data & IA OpenClassrooms.
- —Cycle de vie MLOps complet : Tracking d'expériences avec MLflow, conteneurisation Docker, pipelines CI/CD et surveillance du drift.
- —Industrialisation d'APIs & LLMs : Exposition de modèles via FastAPI, architectures RAG d'entreprise et tests de robustesse.
- —Ateliers sur vos modèles ou cas réels : Travail direct sur vos données, notebooks et cas d'usage métiers d'entreprise.
- —Format condensé pour l'entreprise : 4 à 6 jours intensifs intra-entreprise sur site en Algérie ou à distance interactive.
- —Fin des modèles orphelins : Passer du notebook isolé à une infrastructure de production scalable et monitorée.
ILS FONT CONFIANCE À SOFIA
OBJECTIFS OPÉRATIONNELS
Inspiré directement des 4 missions fondamentales du cursus Déploiement ML d'OpenClassrooms, le cursus arme vos ingénieurs pour sécuriser la mise en production de leurs modèles : suivre les expérimentations sans dispersion, packager sous Docker avec des APIs rapides, monitorer l'apparition d'un drift de données ou de concept, et industrialiser des systèmes RAG fiables respectant la Data Privacy (loi 18-07/25-11).
Tracker & entrainer
Tester plusieurs modèles, suivre métriques et hyperparamètres, versionner les artefacts, comparer les runs MLflow et entraîner le meilleur modèle.
Déployer
Packager vos modèles ML dans des conteneurs Docker légers, exposer des endpoints d'inférence sécurisés via FastAPI et automatiser les tests et le déploiement continu.
Monitorer
Surveiller les prédictions en temps réel, détecter le data drift et le concept drift, créer des dashboards d'explicabilité et garantir la conformité Data Privacy (loi 18-07/25-11).
Évaluer
Déployer et évaluer des architectures RAG sur bases documentaires, tester la cohérence des LLMs en production et concevoir des systèmes de recommandation optimisés.
PROGRAMME DE LA FORMATION
Un programme progressif pour maîtriser le déploiement et le cycle de vie MLOps, du modèle de laboratoire à l'API en production continue.
Comment est articulée la formation ? Le cursus propose 5 modules progressifs : tracking d'expériences avec MLflow, conteneurisation Docker et APIs FastAPI, pipelines d'intégration continue CI/CD, observabilité en production et détection de drift, et industrialisation de systèmes RAG d'entreprise et de moteurs de recommandation.
01Fondations MLOps & Tracking d'Expériences avec MLflow
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Fondations MLOps & Tracking d'Expériences avec MLflow
Passer du notebook expérimental à un pipeline reproductible : structuration du code, journalisation des hyperparamètres et gestion du cycle de vie des modèles.
- •Les piliers du MLOps : cycle de vie du modèle, reproductibilité, gouvernance et dette technique du Machine Learning.
- •Prise en main de MLflow Tracking : journalisation des métriques (Loss, Accuracy, F1-score), des paramètres et des artefacts.
- •MLflow Model Registry : gestion des états de modèles (Staging, Production, Archived) et gestion des versions.
- •Atelier pratique : Entraînement d'un modèle de classification supervisée sur données réelles avec suivi complet des expérimentations sous MLflow.
02Packaging, Conteneurisation Docker & APIs d'Inférence FastAPI
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Packaging, Conteneurisation Docker & APIs d'Inférence FastAPI
Exposer vos modèles sous forme de micro-services web performants, conteneurisés et prêts à être consommés par vos applications métiers.
- •Création d'une API d'inférence avec FastAPI : validation stricte des données d'entrée avec Pydantic, documentation Swagger automatique.
- •Conteneurisation avec Docker : écriture de Dockerfiles multi-stage optimisés, gestion des dépendances et de l'environnement d'exécution.
- •Orchestration locale avec Docker Compose : couplage de l'API de prédiction et du serveur de tracking MLflow.
- •Atelier pratique : Construction d'un micro-service FastAPI conteneurisé capable de délivrer des prédictions en temps réel en moins de 50 ms.
03Pipelines CI/CD, Tests Automatisés & Déploiement Continu
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Pipelines CI/CD, Tests Automatisés & Déploiement Continu
Automatiser les tests unitaires, l'intégration continue et le déploiement sans interruption de service sur votre infrastructure.
- •Gestion de code et versioning avec Git/GitHub : bonnes pratiques de collaboration et structuration de dépôt ML.
- •Tests automatisés de code et de données : validation de schémas, tests de non-régression et vérification de la performance du modèle.
- •Automatisation CI/CD (GitHub Actions / GitLab CI) : build de l'image Docker, exécution des tests et push sur registry privé.
- •Atelier pratique : Configuration d'un pipeline CI/CD complet qui teste et redéploie automatiquement l'API à chaque mise à jour du modèle.
04Monitoring en Production, Détection de Drift & Explicabilité
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Monitoring en Production, Détection de Drift & Explicabilité
Assurer la robustesse des modèles dans la durée : détection de dérive des données, alertes proactives et explicabilité des décisions.
- •Surveillance continue en production : détection du Data Drift (dérive des variables) et du Concept Drift (dérive de la cible).
- •Outils de monitoring et d'observabilité (Evidently AI / logs structurés) : dashboards d'état de santé du modèle.
- •Explicabilité des prédictions (SHAP / LIME) : dashboard d'interprétabilité pour justifier les décisions auprès des métiers et auditeurs.
- •Conformité et éthique : respect du cadre Data Privacy (loi 18-07/25-11), sécurisation des données d'entraînement et traçabilité.
- •Atelier pratique : Déploiement d'un tableau de bord de monitoring détectant l'apparition d'un drift sur un modèle de scoring financier.
05Industrialisation de Systèmes RAG, Évaluation de LLMs & Recommandation
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Industrialisation de Systèmes RAG, Évaluation de LLMs & Recommandation
Étendre les pratiques MLOps aux architectures d'IA Générative et concevoir des systèmes de recommandation fiables à grande échelle.
- •Architecture RAG en entreprise : indexation de bases documentaires, embeddings vectoriels et bases vectorielles sécurisées.
- •Évaluation des LLMs et pipelines RAG : métriques de fidélité (faithfulness), pertinence des contextes et détection d'hallucinations.
- •Conception de moteurs de recommandation multi-sources : filtrage collaboratif, scoring contextuel et réentraînement planifié.
- •Atelier pratique : Déploiement et benchmarking d'un assistant RAG d'entreprise avec pipeline de validation MLOps de bout en bout.
// Formations complémentaires
Data Analyst & Business Intelligence : Power BI & SQL
Requêtes SQL, modélisation DAX et création de tableaux de bord Power BI opérationnels.
- ✓Ateliers 80% pratiques sur données réelles
- ✓Supervisé par mentor Data senior (5+ ans)
Séminaire Data & IA pour Dirigeants & CODIR
Feuille de route stratégique, gouvernance des données et arbitrage des investissements IA à fort ROI.
- ✓Format condensé pour décideurs
- ✓Gouvernance, conformité et rentabilité ROI
Gemini en entreprise : Rédaction & IA Générative
Traitement documentaire à grand contexte (1M+ tokens), rédaction assistée et création de Gems métier.
- ✓Pratique directe sur vos documents d'entreprise
- ✓Contexte long 1M+ tokens & Gems sur mesure
DES CAS D'USAGE PAR MÉTIER
Découvrez comment les organisations et directions métiers rentabilisent le Machine Learning et le MLOps en déployant des modèles fiables et monitorés au quotidien.
| Métier | Usages travaillés en formation | Bénéfice |
|---|---|---|
| Banque, Assurance & Fintech | Scoring d'octroi de crédit en temps réel, détection de fraude transactionnelle, explicabilité des refus et surveillance du drift | Décisions instantanées sécurisées, auditabilité totale et zéro dérive silencieuse |
| Industrie & Énergie | Maintenance prédictive sur flux de capteurs IoT, détection d'anomalies machines et réentraînement automatique des modèles | Réduction des pannes critiques imprévues et allongement de la durée de vie des équipements |
| E-Commerce & Distribution | Moteur de recommandation personnalisé en ligne, prévision dynamique de la demande et réajustement des stocks | Panier moyen accru de 15 à 25 % et élimination des ruptures d'approvisionnement |
| Télécoms & Services B2B | Scoring prédictif d'attrition client (churn), routage intelligent des requêtes et déclenchement d'actions commerciales | Rétention client accrue et priorisation automatisée des équipes de relation client |
| Santé & Pharmaceutique | Modèles de classification d'imagerie, conformité Data Privacy (loi 18-07/25-11), traçabilité stricte des versions et audits | Conformité réglementaire irréprochable et fiabilité clinique des prédictions |
| DSI & Équipes Data Engineering | Standardisation des pipelines de livraison de modèles, monitoring centralisé et gouvernance unifiée des micro-services IA | Time-to-market divisé par 4 pour passer du prototype à la production industrielle |
Session intra-entreprise animée par des consultants certifiés et Docteurs en modélisation • Adaptée à vos modèles et à votre infrastructure technique.
Nos intervenants experts en Machine Learning & MLOps
Des praticiens chevronnés, docteurs et consultants en activité qui conçoivent et déploient des solutions Data et IA au quotidien dans de grands groupes internationaux et des entreprises en Algérie.
Dr. Anis HADDOUCHE
Fondateur SOFIA
Docteur en statistiques, Anis a enseigné à l'INSA de Rouen et il est mentor chez OpenClassrooms. Il conçoit des formations IA pour des résultats concrets.
Khalil Said-Guerni
Chef de projet Data
Khalil est un manager en cybersécurité avec 16 ans d’expérience en projets IT. Diplômé de l'université de Paris 8, il a travaillé au sein de grands groupes francais à l'instar de Airbus et Thales.
Dr. Chouaib BELDJOUDI
Lead Consultant BI
Docteur en probabilités et statistiques, il enseigne à l'USTHB et travaille en tant que consultant chez de grands groupes pharmaceutique en Algerie
Pourquoi choisir SOFIA pour votre équipe
Supervisé par un Mentor Référent OpenClassrooms (5+ ans)
Conçu et encadré par le Dr. Anis M. Haddouche, mentor de référence depuis plus de 5 ans sur l'ensemble des parcours Data & IA chez OpenClassrooms. Vos équipes bénéficient d'une méthodologie éprouvée issue de dizaines de projets industriels, condensée pour l'entreprise.
80 % de pratique par projet réel sur votre stack
Fidèle à la devise du bootcamp « Savoir c'est bien, savoir-faire c'est mieux », la formation fait travailler vos ingénieurs sur leurs propres modèles, notebooks et flux de données pour bâtir leur véritable chaîne d'industrialisation.
Une chaîne MLOps opérationnelle dès le dernier jour
Vos équipes repartent avec un serveur MLflow configuré, des API FastAPI conteneurisées sous Docker, des pipelines CI/CD validés et un système d'alerte contre le drift prêt à être branché sur vos serveurs.
Tout ce qu'il faut savoir sur la formation MLOps
En quoi cette formation est-elle inspirée du bootcamp OpenClassrooms ?+
Pourquoi le MLOps est-il devenu indispensable pour les entreprises aujourd'hui ?+
Quels sont les prérequis techniques pour suivre cette formation MLOps ?+
Les participants travailleront-ils sur nos propres modèles et cas d'usage réels ?+
Abordez-vous le déploiement des modèles de langage (LLM) et des architectures RAG ?+
Quels environnements cloud et outils supportez-vous (Azure, AWS, On-Premise) ?+
Passez vos modèles en production
Partagez-nous vos cas d'usage ou les technologies actuelles de votre entreprise. Nos consultants vous recontactent sous 24h avec un conducteur pédagogique adapté.
- ✓Ateliers pratiques organisés directement sur vos modèles et infrastructures.
- ✓Animation par des consultants seniors et mentors certifiés.
- ✓Pipeline MLOps complet (MLflow, Docker, FastAPI) fonctionnel en fin de session.