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Description

MLOps et agents IA : industrialiser les modèles, orchestrer et superviser

Des modèles qui donnent de bons résultats en atelier et qui ne survivent pas un trimestre en production

  • 1 day — 7 h
  • In-person or virtual
  • Expert
  • Up to 6 participants

Entre un modèle qui obtient de bons scores sur un jeu de test et un modèle qui décide chaque jour en production, il y a tout ce que les équipes data découvrent tard : entraînements non reproductibles, données d'entrée qui dérivent, absence de retour arrière, coûts d'inférence non maîtrisés. L'arrivée des agents ajoute une incertitude sur les actions déclenchées automatiquement.

Une journée destinée à des praticiens : chaîne d'industrialisation complète, registre de modèles, déploiement et supervision, puis intégration d'agents dans des processus de décision avec les garde-fous correspondants. Les travaux portent sur des architectures apportées par les participants eux-mêmes.

Learning objectives

  • Concevoir une chaîne d'industrialisation reproductible depuis les données jusqu'au service déployé
  • Mettre en place un registre de modèles et une gestion des versions
  • Déployer un modèle et organiser son retour arrière en cas d'incident
  • Superviser la dérive des données et la dégradation des performances en production
  • Intégrer un agent dans un processus de décision avec ses garde-fous
  • Chiffrer et maîtriser le coût d'exécution d'un service de décision automatisé

What makes this programme different

Les architectures étudiées sont celles des participants et non des schémas de démonstration
Un atelier de détection de dérive mené sur un jeu de données volontairement altéré
Une grille de décision pour choisir entre traitement déterministe et agent selon le processus visé

Programme

1La chaîne d'industrialisation

Du carnet d'analyse au service reproductible

  • Versionnement du code, des données et des modèles
  • Automatisation de l'entraînement et des tests
  • Registre de modèles et promotion entre environnements
  • Empaquetage et exposition du service d'inférence

2L'exploitation en production

Tenir un modèle vivant

  • Stratégies de déploiement et mécanismes de retour arrière
  • Supervision technique et supervision métier du service
  • Détection de la dérive des données et des performances
  • Déclenchement du réentraînement et arbitrage de sa pertinence

3Les agents dans la décision

Automatiser sans perdre le contrôle

  • Périmètre confié à un agent et actions autorisées
  • Orchestration des appels aux modèles et aux outils
  • Traçabilité des décisions et journalisation des actions
  • Garde-fous, validation humaine et arrêt d'urgence

Who is it for

Data scientists · ingénieurs en apprentissage automatique · architectes et responsables d'équipes data en charge de la mise en production de modèles.

Prerequisites

Pratiquer la modélisation et le développement en Python ainsi que les bases du déploiement conteneurisé.

Dates & locations

36 scheduled dates between novembre 2026 and décembre 2027. Seats are confirmed in the order enquiries are received.

novembre 2026

décembre 2026

janvier 2027

février 2027

mars 2027

avril 2027

mai 2027

juin 2027

septembre 2027

octobre 2027

novembre 2027

décembre 2027

None of these dates suit you? We open additional sessions on request, and any programme can be run privately for your team.

Practical details

Before the programme
Online positioning questionnaire. Your development objectives are shared with the trainer, who tailors the practical case studies to your context.
Teaching methods
Theoretical input, workshops and practical case studies. Digital course materials and method sheets provided.
Assessment
Multiple-choice tests and role-play exercises. Assessment of learning at the start and end of the programme, with immediate and 60-day follow-up evaluations.
After the programme
One year of access to the e-learning platform. Self-assessment of the skills acquired and a 30-day follow-up session with your trainer.
How to register
Registration online or on the basis of a quotation.
Lead time
11 working days after confirmation of registration.
Accessibility
Accessible to people of determination. Contact our accessibility coordinator to design a suitable solution: contact@mpf-academy.ae
Start dates
Rolling intake: in addition to the scheduled sessions, this programme can start on request.