Dans cette formation, vous comblerez le fossé entre le codage expérimental et l’apprentissage automatique prêt pour la production en maîtrisant la « boucle intermédiaire » du cycle de vie MLOps.

Vous commencerez par affiner votre processus de développement de modèles, en apprenant à faire la distinction entre l’entraînement standard et le réglage des hyperparamètres afin d’optimiser les performances de vos modèles. Pour garantir l’efficacité opérationnelle, vous évaluerez les stratégies de calcul en adaptant vos charges de travail aux atouts spécifiques des processeurs (CPU) et des cartes graphiques (GPU). Le CORE de votre expérience consistera à créer une « source de vérité » robuste à l’aide de MLflow afin d’enregistrer automatiquement les paramètres, de suivre les métriques et de gérer les versions des modèles avec une précision professionnelle. Vous irez au-delà du suivi manuel en mettant en place un tableau de bord centralisé permettant de comparer en toute transparence des centaines d’exécutions expérimentales. Afin de préserver l’intégrité organisationnelle, vous maîtriserez le registre de modèles MLflow pour gérer la gestion des versions des artefacts et les transitions de l’environnement de préproduction vers la production. Le cours se termine par un projet pratique final au cours duquel vous lancerez un serveur MLflow en production et générerez des ensembles de données synthétiques pour simuler un système réel d’examen des demandes d’indemnisation d’assurance. À l’issue de cette formation, vous aurez mis en place un environnement d’entraînement entièrement reproductible, garantissant que vos solutions d’IA sont organisées, consultables et prêtes pour un déploiement à grande échelle.