Parcours
Le formateur possède une expérience concrète de l’industrialisation de solutions IA sur des environnements cloud. Son parcours comprend le packaging avec Docker, le développement de services FastAPI, l’automatisation CI/CD, les tests, ainsi que le déploiement de pipelines et d’applications de machine learning.
Cette formation vise les équipes data et développement qui souhaitent rendre un modèle ou une application IA exploitable dans un environnement applicatif. L’accent est mis sur la reproductibilité, la structuration du code, les conteneurs, les API, les tests et les étapes de déploiement.
Le parcours pédagogique peut s’appuyer sur un modèle ou un cas applicatif simple. Les participants organisent le projet, créent une API de prédiction, construisent une image Docker, ajoutent des contrôles de qualité et identifient les éléments nécessaires à une chaîne d’industrialisation cohérente.
Domaines d’expertise
- MLOps
- Docker
- FastAPI
- CI/CD
- GitHub Actions
- Tests automatisés
- Déploiement cloud
- MLflow
Certifications et références
- Databricks Generative AI Engineer – Associate
- Dataiku MLOps / Generative AI Practitioner
Approche pédagogique
- 1Diagnostic du cycle de vie du modèle
- 2Structuration d’un projet Python maintenable
- 3Création d’un service d’inférence avec FastAPI
- 4Conteneurisation avec Docker
- 5Ajout de tests et d’automatisations CI/CD
- 6Revue des options de déploiement et de suivi
Publics accompagnés
- Data scientists
- ML engineers
- Développeurs Python
- Équipes DevOps
Secteurs d’intervention
Ses 11 formations
Formation MLOps et déploiement de modèles de machine learning
Passez du prototype data au service IA déployable, testable et maintenable.
Formation NLP appliqué aux données textuelles avec Python
Transformez des textes, logs ou documents en informations exploitables avec les méthodes du NLP.
Formation deep learning appliqué à la vision par ordinateur
Concevez et évaluez des modèles de vision par ordinateur pour extraire de l’information à partir d’images.
Formation évaluation, sécurité et observabilité des LLM
Mesurez la qualité des réponses LLM et rendez les comportements de vos applications plus observables.
Formation conception et orchestration d’agents IA
Structurez des agents IA capables d’appeler des outils et d’exécuter des workflows métiers contrôlés.
Formation développement d’applications RAG avec LangChain
Développez des applications RAG capables de répondre à partir de données métier fiables et contextualisées.
Formation Git et GitHub pour équipes de développement
Adoptez des pratiques Git claires pour versionner, relire et intégrer le code au sein d’une équipe.
Formation machine learning avec Python pour équipes data
Construisez, évaluez et interprétez des modèles de machine learning adaptés à des problèmes métier concrets.
Formation Python pour l’analyse de données des analystes
Passez de fichiers de données bruts à des analyses reproductibles avec Python, Pandas et des visualisations utiles.
Formation prompt engineering avancé pour développeurs IA
Apprenez à concevoir des instructions précises, testables et adaptées à des applications IA professionnelles.
Formation Azure AI et IA générative pour équipes techniques
Développez des applications d’IA générative robustes avec Azure AI, LLM, RAG et architectures agentiques.
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