Le problème à résoudre
Les modèles d’IA restent prisonniers des notebooks des data scientists : difficiles à déployer, jamais surveillés, et silencieusement obsolètes lorsque les données évoluent. La valeur de l’IA ne se concrétise jamais en production.
La promesse pour la direction
Votre data scientist devient ingénieur MLOps : il industrialise le cycle de vie des modèles — déploiement, suivi des performances, détection de dérive et réentraînement automatisé — pour une IA fiable en production.
Ce que le parcours débloque
Déployés
Modèles en production
Continue
Surveillance des modèles
Automatique
Détection de dérive
Le cadre
| Élément | Valeur |
|---|---|
| Profil cible | Data scientist / ML engineer |
| Prérequis | Python, ML, conteneurs |
| Durée | 6 mois (accélérateur) |
| Format | Blended · 70 % de pratique |
Pile technique maîtrisée à l’issue
MLflow · Kubeflow · BentoML · Docker · Kubernetes · Evidently · Airflow
Les jalons
Une trajectoire pour un collaborateur déjà en poste. Chaque mois est validé par un livrable et un critère d’acceptation écrit à l’avance.
| Mois | Thème | Atelier | Validation |
|---|---|---|---|
| M1 | Du notebook à la prod Cycle de vie ML | Packager un modèle pour la production | ✔ Modèle packagé et reproductible |
| M2 | Suivi d’expériences MLflow | Tracer entraînements et versions de modèles | ✔ Expériences et modèles versionnés |
| M3 | Déploiement Serving de modèles | Servir un modèle via une API scalable | ✔ Modèle servi en production |
| M4 | Monitoring Dérive & performance | Surveiller la dérive des données/modèle | ✔ Dérive détectée automatiquement |
| M5 | Pipelines ML Réentraînement automatisé | Automatiser le réentraînement | ✔ Pipeline ML de bout en bout |
| M6 | Projet MLOps Modèle en production | Industrialiser un modèle réel | ✔ Soutenance + dérive gérée |