DeepLearn Academy — #1 Formation IA en Tunisie & Afrique
Formation MLOps Crash Course le cycle complet en production
Une formation intensive de 22 heures qui couvre le parcours entier d’un modèle de Machine Learning, de la donnée brute au monitoring en production. Conçue pour les enseignants-chercheurs et les ingénieurs qui veulent non seulement maîtriser le MLOps, mais l’enseigner. En présentiel, dans nos locaux, avec des formateurs qui déploient en production ce qu’ils enseignent.
De formation intensive
Blocs, du versioning au monitoring
Outils MLOps de référence
Présentiel & pratique
La formation
- Durée: 22 heures
- Format: Présentiel
- Niveau: Débutant à intermédiaire
- Certification: Certificat DeepLearn
- Accès: Présentiel
- Tarif: 799 D.T TTC (Offre valable 15 jours)
Le MLOps n’est pas une collection d’outils. C’est la discipline qui fait passer un modèle de l’ordinateur du chercheur au service qui tourne, se surveille et se corrige tout seul. La plupart des formations s’arrêtent au déploiement. Le vrai travail commence après.
Ce Crash Course couvre les deux moitiés. La première mène un modèle jusqu’à la production : préparation et versioning des données, entraînement, exposition en API, conteneurisation, intégration continue, suivi des expérimentations.
La seconde traite ce que presque personne n’enseigne : ce qui arrive à un modèle une fois qu’il vit. Il se dégrade. Les données changent. L’infrastructure coûte. Vous apprenez à détecter, à agir et à maîtriser.
La formation est bâtie pour un public particulier. Des enseignants-chercheurs et des ingénieurs solides en Python et en systèmes, mais aux notions variables en MLOps. Nous ne perdons pas de temps sur les bases de programmation. Nous comblons l’écart sur l’outillage et les pratiques d’industrialisation.
Et parce que ce public transmet ce qu’il apprend, chaque bloc se termine par un travail de transposition pédagogique. Vous ne repartez pas seulement avec une compétence. Vous repartez avec de quoi l’enseigner.
Tout se fait en présentiel, dans nos locaux, sur des environnements reproductibles fournis dès la première minute.
Qu’est-ce que j’apprendrai
- Construire un pipeline de données propre, versionné et reproductible avec DVC
- Entraîner, évaluer et sauvegarder un modèle prêt pour la production
- Exposer un modèle sous forme d’API REST consommable avec FastAPI
- Packager un modèle et son API dans un conteneur Docker portable
- Automatiser les tests, la validation et le déploiement avec GitHub Actions
- Tracer et comparer chaque expérimentation avec MLflow, du run au Model Registry
- Gérer des flux de données en temps réel avec Kafka pour l’inférence et le monitoring
- Orchestrer et mettre à l’échelle des conteneurs avec Kubernetes
- Détecter le data drift et le model decay, puis déclencher la bonne réponse
- Estimer et réduire les coûts d’infrastructure et d’APIs LLM en production
- Transposer chacune de ces compétences en séquence pédagogique pour vos propres étudiants
Ce qui est inclus
- Environnements reproductibles : tous les TP sont fournis en Docker Compose ou en notebooks préconfigurés. Vous travaillez dès la première minute.
- Enregistrements structurés : chaque séance est enregistrée, découpée par module, indexée et livrée avec les supports.
- Exercices pratiques par bloc : six exercices conçus pour mobiliser toutes les compétences d’un bloc, réutilisables en cours magistral ou en TP.
- Kit de transposition pédagogique : des supports que vous adaptez pour enseigner le MLOps à vos propres promotions.
- Certification reconnue : un certificat officiel, reconnu par l’État tunisien et par les entreprises à l’international, avec page de vérification publique.
- Formateurs en activité : un accès direct à des ingénieurs IA seniors qui déploient en production au quotidien.
Pour qui
Ce programme est fait pour.
- Les enseignants-chercheurs qui veulent intégrer le MLOps à leurs cursus et l’enseigner avec des cas réels
- Les docteurs et ingénieurs en informatique et réseaux, solides en Python et en systèmes, qui veulent industrialiser leurs modèles
- Les responsables techniques qui conçoivent ou concevront les infrastructures IA de leur organisation
- Les praticiens du Machine Learning qui savent entraîner un modèle mais pas encore le mettre en production, le surveiller et le maintenir
Ce programme n’est pas fait pour vous si.
✗ Les débutants en programmation. La formation suppose une maîtrise réelle de Python et de l’algorithmique.
✗ Ceux qui cherchent à apprendre la data science ou la modélisation. Ici, on part d’un modèle et on l’emmène en production.
✗ Ceux qui veulent une vue théorique sans pratique. Chaque module passe par la démonstration et le clavier.
✗ Ceux qui cherchent un format à distance. Ce Crash Course se déroule exclusivement en présentiel, dans nos locaux.
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Le cycle MLOps complet, de la donnée versionnée au modèle surveillé en production
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Chaque module commence par une démonstration live, avant toute théorie
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Les huit outils qu'un praticien choisit réellement : DVC, Docker, GitHub Actions, MLflow, Kafka, Kubernetes, FastAPI, Evidently
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Une couche pédagogique dédiée : chaque participant repart avec des supports prêts à enseigner
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Des formateurs ingénieurs IA seniors, en activité, qui pratiquent ce qu'ils transmettent
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Certification reconnue par l'État tunisien et par les entreprises à l'international
Offre en cours — 799 D.T TTC
Le programme
Le programme est structuré sur 6 blocs. 22h de formation intensive. Un système complet.
Bloc 1 — Cycle de vie du modèle et mise en production (5h)
Bloc 2 — CI/CD pour le ML avec GitHub Actions (3h)
Bloc 3 — MLflow et gestion des expérimentations (3h)
Bloc 4 — Kafka et flux de données en temps réel (3h)
Bloc 5 — Kubernetes et orchestration des conteneurs (3h)
Bloc 6 — Data Drift, Model Decay et gestion des coûts (3h)
Atelier — Transposition pédagogique et synthèse (2h)
Inscription & Admission
Certification Officielle
Cette formation est certifiante. À l’issue de la formation, vous pouvez passer un examen officiel et obtenir votre certification DeepLearn Academy. L’examen est surveillé par notre équipe — en présentiel ou à distance, selon votre situation.
Les questions que l'on nous pose le plus.
Aux enseignants-chercheurs, docteurs et ingénieurs en informatique et réseaux qui maîtrisent Python et les systèmes, mais dont les notions en DevOps et MLOps restent variables. Si vous savez coder mais pas encore mettre un modèle en production et le maintenir, cette formation est pour vous.
Non. La formation part du principe que vos notions sont variables. Nous ne perdons pas de temps sur Python ni sur l’algorithmique, que vous maîtrisez déjà, et nous construisons l’outillage MLOps depuis le début. Un pré-test permet d’ajuster le rythme du Bloc 1 selon votre niveau sur Docker et les API REST.
Non. Ce Crash Course se déroule exclusivement en présentiel, dans nos locaux. Le format présentiel est un choix pédagogique : il permet la manipulation directe des environnements, les ateliers en groupe et l’échange avec les formateurs sur les cas d’infrastructure réels.
22 heures au total, réparties en séances de 2 heures. Le programme couvre six blocs techniques et un atelier de transposition pédagogique.
Sur deux points. Elle couvre la vie du modèle après déploiement — data drift, model decay, gestion des coûts — que la plupart des formations ignorent. Et elle est conçue pour un public qui transmet : chaque bloc se termine par un travail de transposition pédagogique, pour que vous repartiez capable d’enseigner ce que vous avez appris.
Vous pratiquez en permanence. Chaque module commence par une démonstration live, avant la théorie, et chaque bloc se termine par un exercice complet. Les environnements sont fournis prêts à l’emploi, vous travaillez dès la première minute.
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