Certification Professional Machine Learning Engineer

Cette section évalue votre capacité à définir une stratégie ML viable.

• Traduction des besoins métier : Transformer un objectif commercial en une problématique de ML (classification, régression, clustering, etc.).

• Analyse de faisabilité : Évaluer la disponibilité et la qualité des données, et identifier les contraintes techniques et éthiques.

• Sélection de l’approche modèle : Justifier le choix entre un modèle classique, un modèle de fondation (pré-entraîné) ou une approche “low-code” (ex: AutoML).

• Architecture de la solution : Concevoir un schéma d’architecture de haut niveau intégrant les flux de données, l’entraînement et l’inférence.

Cette section couvre la préparation et la gestion des données pour l’entraînement de modèles.

• Pipelines d’ingestion et de traitement : Mettre en œuvre des pipelines de données évolutifs pour l’extraction, la transformation et le chargement (ETL) de données structurées et non structurées.

• Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering) : Créer et sélectionner des variables pertinentes. Application de techniques telles que la normalisation, le one-hot encoding, ou la génération d’embeddings.

• Gestion du cycle de vie des données : Mettre en place le versioning des jeux de données et assurer leur gouvernance.

• Validation et qualité des données : Détecter et traiter les anomalies, les valeurs manquantes et les biais dans les données d’entrée.

Cette section se concentre sur la phase de construction et d’optimisation du modèle.

• Développement de code pour l’entraînement : Écrire du code modulaire et réutilisable pour l’entraînement et l’évaluation de modèles.

• Entraînement distribué : Configurer et exécuter des tâches d’entraînement sur des infrastructures distribuées pour accélérer le processus.

• Optimisation des hyperparamètres : Appliquer des techniques de recherche systématique (ex: Grid Search, Bayesian Optimization) pour trouver la configuration optimale d’un modèle.

• Évaluation des performances : Interpréter les métriques de performance (Preˊcision, $Rappel$, $F1-Score$, $AUC-ROC$) et analyser les matrices de confusion pour évaluer la qualité du modèle.

• Ingénierie de l’IA Générative : Mettre en œuvre des techniques de fine-tuning et d’ingénierie des prompts (prompt engineering) pour adapter des modèles de fondation à des tâches spécifiques.

Cette section évalue votre expertise dans l’industrialisation du cycle de vie ML.

• Orchestration de pipelines : Concevoir des flux de travail (workflows) complets, de l’ingestion des données au déploiement du modèle, à l’aide d’outils comme Vertex AI Pipelines ou Kubeflow.

• CI/CD pour le ML : Mettre en œuvre des pratiques d’intégration et de déploiement continus pour automatiser les tests et la mise en production des pipelines et des modèles.

• Gestion des artefacts : Utiliser des registres de modèles (Model Registry) pour stocker, versionner et gérer les modèles entraînés.

• Infrastructure as Code (IaC) : Définir et provisionner l’infrastructure nécessaire à l’entraînement et au déploiement via des outils déclaratifs.

Cette section couvre la mise en service et la maintenance des modèles.

• Stratégies de déploiement : Mettre en œuvre différentes méthodes de service : prédiction en ligne (online serving) via des API REST, et prédiction par lots (batch prediction).

• Monitoring des modèles en production : Mettre en place des alertes pour surveiller la latence, le taux d’erreur, et la dérive des prédictions.

• Stratégies de ré-entraînement : Définir des déclencheurs (triggers) pour le ré-entraînement automatique ou manuel des modèles afin de maintenir leur performance.

• Scalabilité et performance : Configurer les services de prédiction pour supporter la charge attendue et optimiser les coûts d’infrastructure.

Cette section valide votre connaissance des principes éthiques et de la conformité.

• Explicabilité des modèles (XAI) : Appliquer des techniques (ex: SHAP, LIME) pour interpréter les prédictions des modèles complexes.

• Détection et mitigation des biais : Analyser les modèles pour identifier les biais algorithmiques et mettre en place des stratégies pour les réduire.

• Confidentialité et sécurité des données : Appliquer les principes de protection des données (ex: anonymisation, confidentialité différentielle) dans les pipelines de ML.

• Gouvernance des modèles : Documenter le cycle de vie des modèles et assurer la traçabilité pour des raisons de conformité et d’audit.