Saviez-vous que plus de 50 % des défaillances liées à l'apprentissage automatique en production sont dues à une dérive des données non gérée, à des déploiements non sécurisés ou à des pipelines de réentraînement non surveillés ? L'automatisation du cycle de vie de l'apprentissage automatique est essentielle pour garantir à la fois la puissance et la fiabilité des modèles.

Cette formation courte a été conçue pour aider les professionnels de l’apprentissage automatique et de l’IA à mettre en œuvre des systèmes d’apprentissage automatique dotés d’un suivi robuste des performances, d’une gouvernance conforme aux réglementations et d’une gestion automatisée du cycle de vie dans les environnements de production. À l’issue de cette formation, vous serez en mesure d’automatiser, de valider et de déployer en toute sécurité des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de pipelines CI/CD, de contrôles de conformité et de réentraînement déclenché par une dérive — des compétences que vous pourrez appliquer immédiatement pour améliorer la fiabilité et le contrôle de vos opérations d’apprentissage automatique. À l’issue de cette formation de 4 heures, vous serez capable de : • Analyser les journaux des pipelines pour identifier les goulots d’étranglement en termes de performances. • Évaluer les politiques CI/CD pour garantir une conformité responsable en matière d’IA et la sécurité des retours en arrière. • Créer un pipeline automatisé pour le réentraînement et le déploiement des modèles, déclenché par une dérive des données. Cette formation est unique en son genre, car elle allie l’automatisation MLOps, la gouvernance éthique de l’IA et la livraison continue — vous aidant ainsi à construire des pipelines intelligents qui se réentraînent et s’adaptent de manière responsable sans sacrifier ni la vitesse ni la sécurité. Pour réussir ce projet, vous devez disposer des compétences suivantes : • Des connaissances fondamentales en ML et une maîtrise de Python • Des connaissances de base sur les pipelines CI/CD • Une bonne maîtrise de la gestion des versions des données • Une expérience des plateformes cloud (AWS, Azure ou GCP)