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Formations Machine Learning

Formation Déployer un modèle Machine Learning en production avec Python

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2025 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

Tout savoir sur votre formation :

Formez-vous selon vos disponibilités !
Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

Formations individuelles sur-mesure
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Formations Intra entreprise sur-mesure.
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Formations Inter entreprise sur-mesure.

Éligible aux Financements :
OPCO, Entreprise, France Travail...
Formation non prise en charge par le CPF.

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Contexte de la formation Déployer un modèle Machine Learning en production avec Python

Vous avez un modèle performant en notebook, mais comment déployer un modèle Machine Learning en production avec Python de manière fiable et scalable ? Comment transformer un prototype en API ML robuste, monitorée et intégrée à votre SI sans perdre en performance ni en contrôle ? Découvrez comment franchir ce cap critique et sécuriser vos projets data.

Dans un contexte où les organisations multiplient les projets data et IA, savoir déployer un modèle Machine Learning en production avec Python est devenu une compétence clé. Au-delà de l’entraînement, l’enjeu est d’industrialiser : tracer et versionner les expériences, automatiser les pipelines, exposer les modèles via des APIs performantes, monitorer la dérive et gérer les mises à jour sans rupture de service. Maîtriser des outils comme MLflow, Prefect, FastAPI et Google Cloud Run permet de passer d’un POC isolé à une solution de production fiable. Cette expertise répond à une forte demande du marché, tant chez les data scientists que chez les ingénieurs ML et développeurs backend. Elle valorise votre profil, renforce votre employabilité et vous positionne comme un acteur clé de la mise en production des modèles d’IA dans votre organisation.

Pour aller plus loin, cette compétence de déploiement ML en production avec Python vous permet aussi d’améliorer la collaboration avec les équipes IT, DevOps et produit, de réduire le time-to-market de vos projets IA et de sécuriser les performances dans le temps grâce à une surveillance continue.

Avec EXPERTISME, Organisme de Formations certifié QUALIOPI, vous bénéficiez d’un parcours structuré qui couvre l’ensemble de la chaîne de déploiement Machine Learning. Notre approche mêle apports théoriques ciblés, démonstrations en direct et ateliers pratiques sur des cas concrets. Vous apprenez à utiliser MLflow pour suivre et versionner vos expériences, Prefect pour orchestrer vos workflows, FastAPI pour construire une API ML rapide et maintenable, et Google Cloud Run pour déployer vos services de manière élastique. Votre Formateur Expert Métier partage des retours d’expérience terrain, des bonnes pratiques de monitoring, de gestion des logs, de tests et de mise à l’échelle. La formation est conçue pour s’adapter à différents contextes (startup, ETI, grand compte) et vous donner des méthodes reproductibles, immédiatement applicables dans vos propres projets de déploiement de modèles Machine Learning en production avec Python.

Inscrivez-vous dès maintenant pour transformer vos modèles en véritables services d’IA opérationnels, gagner en autonomie, accélérer vos livraisons et prendre une longueur d’avance sur le marché du Machine Learning en production.

En résumé

Cette formation avancée vous guide pas à pas pour transformer vos notebooks de Machine Learning en véritables applications de production robustes, observables et facilement scalables, en vous appuyant sur un écosystème Python moderne (MLflow, Prefect, FastAPI, Google Cloud Run).

Ce que cette formation va réellement changer pour vous :

Comprendre de bout en bout le cycle de vie d’un modèle Machine Learning en production dans un environnement Python.
Mettre en place MLflow pour tracer, versionner et gérer vos expériences et modèles ML.
Concevoir des workflows d’orchestration robustes avec Prefect pour automatiser vos pipelines ML.
Développer et exposer une API performante pour vos modèles grâce à FastAPI.
Déployer, monitorer et faire évoluer vos modèles sur Google Cloud Run en conditions réelles.

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation Déployer un modèle Machine Learning en production avec Python s’adresse :

Data scientists ayant déjà développé des modèles et souhaitant les déployer en production.
Ingénieurs Machine Learning / MLOps souhaitant structurer et industrialiser leurs pipelines ML en Python.
Développeurs Python impliqués dans des projets IA et désireux d’exposer des modèles via des APIs.
Chefs de projet data ou tech leads souhaitant comprendre les enjeux techniques du déploiement ML.
Toute personne ayant une première expérience en Machine Learning et voulant franchir le cap de la production.

Que vous soyez débutant en Machine Learning avec Python ou déjà utilisateur, cette formation vous permettra d’acquérir des bases solides et des réflexes professionnels pour être autonome.

Pré-requis

Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut parleur.
Des connaissances préalables en Python et en Machine Learning sont nécessaires pour suivre cette formation.

Objectifs

À l’issue de cette formation Déployer un modèle Machine Learning en production avec Python, vous serez capable de :

Comprendre les différentes étapes du cycle de déploiement d’un modèle ML en production dans un contexte Python.
Utiliser MLflow pour tracer, versionner et gérer vos expériences et modèles Machine Learning.
Mettre en place des workflows automatisés et robustes de pipelines ML avec Prefect.
Concevoir, développer et documenter une API performante pour vos modèles à l’aide de FastAPI.
Déployer, exploiter et faire évoluer vos modèles sur Google Cloud Run en tenant compte des contraintes de performance et de scalabilité.
Intégrer le monitoring, la journalisation et la gestion des erreurs dans vos services ML en production.
Appliquer des bonnes pratiques de tests, de CI/CD et de gestion de versions pour sécuriser vos déploiements.
Collaborer efficacement avec les équipes IT, DevOps et produit autour des enjeux de MLOps.

Programme

1. INTRODUCTION AU DÉPLOIEMENT DE MODÈLES MACHINE LEARNING EN PRODUCTION
- Rappel du cycle de vie d’un projet ML : de l’exploration au run
- Spécificités et enjeux du déploiement en production (latence, SLA, sécurité, coûts)
- Panorama des architectures de déploiement ML avec Python
- Présentation des outils clés : MLflow, Prefect, FastAPI, Google Cloud Run
2. GESTION DES EXPÉRIENCES ET DES MODÈLES AVEC MLFLOW
- Concepts de base : tracking server, runs, metrics, parameters, artifacts
- Structurer et tracer ses expériences ML de façon reproductible
- Enregistrer, versionner et comparer différents modèles
- Utiliser le Model Registry : promotion, staging, production
- Intégration de MLflow dans un workflow Python existant
3. ORCHESTRATION DE WORKFLOWS ML AVEC PREFECT
- Principes d’orchestration et d’automatisation des pipelines ML
- Flows, tasks, dépendances et gestion des échecs
- Planification, reprise sur erreur et notifications
- Intégration avec des scripts d’entraînement, de preprocessing et d’inférence
- Bonnes pratiques de structuration de workflows pour la production
4. CONCEPTION D’UNE API ML PERFORMANTE AVEC FASTAPI
- Rappels sur les architectures REST et les enjeux de performance
- Création d’endpoints d’inférence pour les modèles ML
- Gestion des schémas d’entrée / sortie et validation des données
- Sérialisation, désérialisation et chargement des modèles en mémoire
- Sécurité de base, documentation automatique et tests d’API
5. DÉPLOIEMENT SUR GOOGLE CLOUD RUN
- Présentation de Google Cloud Run et de son positionnement dans le cloud
- Conteneurisation de l’application FastAPI (Docker)
- Configuration des ressources, scalabilité automatique et gestion de la charge
- Stratégies de mise à jour, rollback et haute disponibilité
- Monitoring, logs et métriques pour les services ML déployés
6. MONITORING, MAINTENANCE ET BONNES PRATIQUES MLOPS
- Suivi des performances des modèles en production (drift, qualité des prédictions)
- Mise en place d’alertes et de tableaux de bord
- Stratégies de réentraînement et de redéploiement automatique
- Intégration dans une démarche CI/CD et collaboration avec les équipes DevOps
- Synthèse des bonnes pratiques pour un déploiement ML durable et maintenable
7. ATELIERS PRATIQUES ET CAS D’USAGE DE BOUT EN BOUT
- Construction d’un pipeline complet : entraînement, suivi, déploiement et monitoring
- Mise en production d’un modèle via FastAPI et Google Cloud Run
- Analyse d’incidents simulés et amélioration du pipeline
- Adaptation des exemples aux contextes des participants

Version 5. Mise à jour le 01/01/2026
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pourquoi choisir EXPERTISME ?

EXPERTISME privilégie une approche 100 % opérationnelle, orientée résultats et adaptée à votre contexte.

• Formateurs Experts Métiers soigneusement sélectionnés, spécialistes de cette thématique avec plus de 7 ans d’expérience.
• Pédagogie centrée sur vos enjeux : nous partons de votre entreprise, de vos objectifs et de vos contraintes business.
• Ateliers pratiques, démonstrations en direct et analyses de cas concrets pour ancrer les acquis.
• Supports, modèles et check-lists immédiatement réutilisables dans vos propres comptes.
• Possibilité d’adapter le contenu à votre niveau (initiation, perfectionnement, montée en puissance) et à votre secteur.

Notre mission : vous rendre autonome, efficace et rentable dans la maîtrise et l’application du machine learning avec Python

Quelle formation est faite pour vous selon votre problématique ?

Vous ne savez pas quelle formation choisir ? Repérez votre situation ci-dessous :

Votre enjeu métier	Formation recommandée	Valeur ajoutée obtenue
Industrialiser et déployer des modèles Machine Learning en production avec un écosystème Python moderne	Formation Machine Learning : Entraîner et déployer des LLMs	Approche complémentaire orientée modèles de langage avancés et déploiement d’architectures IA génératives.
Mettre en place des environnements conteneurisés robustes pour vos applications et APIs ML	Formation Docker - Niveau Avancé : Concevoir et déployer des applications Docker	Maîtriser Docker pour optimiser, sécuriser et standardiser vos images de services ML en production.
Renforcer la visibilité en ligne de vos produits ou services intégrant de l’IA	Formation Référencement Naturel : Définir et Déployer une Stratégie SEO Performante	Structurer une stratégie SEO solide pour valoriser vos solutions data et IA sur les moteurs de recherche.
Développer des compétences techniques dans un autre domaine d’infrastructure déployée à grande échelle	Formation Installer et déployer la fibre optique FTTH	Comprendre les enjeux de déploiement d’infrastructures critiques, utiles pour une vision globale de vos projets tech.
Améliorer la qualité visuelle de vos rendus 3D pour des projets de présentation ou de simulation	Formation V-Ray pour SketchUp - Niveau Avancé : Maîtrisez le rendu des modèles 3D	Produire des rendus 3D haut de gamme pour illustrer vos projets technologiques et data de manière impactante.

Formation disponible partout en France

Chaque année, de nombreux professionnels se forment avec EXPERTISME.

Nos Formateurs Experts Métiers interviennent en individuel sur-mesure ou en intra entreprise-sur-mesure régulièrement dans :

L’un de nos 54 centres à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Toulouse, Marseille, Nice…
Directement dans votre entreprise partout en France.
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Mais aussi à Bourges, Angers.

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Points forts de la formation

Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

FAQ – Questions fréquentes sur notre formation

La formation est-elle disponible en distanciel ?
o Oui, la formation est disponible en distanciel par visioconférence ce qui vous permet d’enregistrer et de conserver un support vidéo de votre formation en plus du support de formation.
Les formateurs sont-ils des experts du déploiement Machine Learning en production ?
o Oui, nos Formateurs Experts Métiers sont des experts avec en moyenne plus de 7 ans d’expérience.
Quel niveau en Python et en Machine Learning est requis pour suivre cette formation ?
o Vous devez déjà être à l’aise avec les bases de Python et avoir une première expérience pratique en Machine Learning (entraînement de modèles, manipulation de données). Les aspects avancés de déploiement sont expliqués pas à pas.
Allons-nous pratiquer sur des outils concrets comme MLflow, Prefect, FastAPI et Google Cloud Run ?
o Oui, la formation est fortement orientée pratique. Vous manipulez directement MLflow, Prefect, FastAPI et Google Cloud Run sur des cas d’usage guidés, afin de construire un pipeline complet de déploiement ML.
Pourrai-je réutiliser les exemples vus en formation dans mes propres projets ?
o Oui, les scripts, modèles d’architecture et bonnes pratiques présentés sont conçus pour être réutilisés et adaptés facilement à vos environnements et cas d’usage professionnels.

Approche Pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Modalités employées et évaluation :
Évaluation et positionnement lors de la définition du plan pédagogique avec le ou les stagiaires. Un QCM est soumis aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider les acquis. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Un bilan de fin de stage à chaud est organisé entre le Formateur et le ou les stagiaires pour le recueil et la prise en compte de leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Délai d'accès à la formation

Nous accusons réception de toute demande sous 48 heures ouvrées.

Le délai moyen d’accès à nos formations est de 30 jours à compter de la réception du dossier d’inscription complet.
Ce délai peut varier selon le mode de financement :

Financement direct entreprise : environ 30 jours
Financement OPCO : environ 4 à 6 semaines, sous réserve d’accord de prise en charge

Ces délais sont indicatifs et peuvent varier en fonction du planning du formateur, du profil du bénéficiaire ou du caractère sur-mesure de la formation.

Pour toute demande urgente, contactez-nous directement.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Prêt à maîtriser Déployer un modèle Machine Learning en production avec Python ?

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Durée : 21 heures soit 3 jours

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Témoignages
de nos apprenants

« Formation complète sur le social Selling sur LinkedIn.
J’ai apprécié le support de formation très complet et documenté. Formateur extrêmement professionnel à l’écoute des problématiques et des diﬃcultés. »

« La formation m’a apporté une totale satisfaction.
J’ai reçu les informations nécessaires à la mise en pratique du référencement naturel de mon site Internet et les éléments correctifs aux pratiques précédemment utilisées.
Merci au formateur qui est un référenceur de métier. »

« La réunion organisée en amont de la formation a permis de cerner nos attentes et de cibler les besoins.
La formation aux publicités Facebook Ads était donc adaptée et a permis de voir les diﬀérents points attendus. Le formateur était à l’écoute et a répondu à l’ensemble de nos questions.
Il a également pu analyser nos contenus et performances de certaines campagnes et nous conseiller. »

« Très bonne formation à l’usage de Matomo Analytics.
Formateur à l’écoute et très pédagogue.»

« Merci pour la rapidité avec laquelle cette formation LinkedIn Ads a été organisée.
Par ailleurs, tout était clair et très bien expliqué par le formateur. »

« Formation personnalisée et individuelle, très appréciée.
La formation répondait à mes attentes : théorie et pratique.
Guillaume est pédagogue et c'était très intéressant.
J'ai appris beaucoup de choses ! Merci. »

« Merci pour l’ensemble des conseils et pour l'expertise. »

« Très bon formateur, rien à ajouter comme recommendation.
Très bonne formation, toujours à l’écoute »

« Les informations que j’ai reçues étaient très claires et adaptées, je suis tout à fait satisfaite de la formation qui m’a été prodiguée. »

« Formation claire faite sur mesure et formateur qui prend le temps de très bien expliquer. Beaucoup d'exemples fournis en Live. Bravo !»

« Mon besoin a bien été compris et la formation a répondu à toutes mes attentes, le tout dans une bonne ambiance. Un grand merci »

« Très bonne formation, axée très technique, sur les publicités Facebook et Instagram. De très bonnes solutions et astuces apprises, intéressantes à mettre en pratique pour tester. Je reviendrai sûrement vers l'équipe pour la mise en pratique continue de ces solutions »

« Formateur Très dynamique et très à l'écoute des besoins et du niveau de chacun, Merci. Je n'avais pas TikTok jusqu'à ce matin 10H et j'ai réussi à l'issue de cette formation à créer une vidéo. C'est formidable ! »

« Très bonne formation, avec un bon rythme et structuration (explication puis mise en pratique directe à chaque module) »

« Formation d’acculturation au Digital très claire, vivante, parfaitement documentée, et humainement agréable ! »

« Formation à l’initiation aux réseaux sociaux de qualité, directement adaptable dans nos missions. 2 journées très denses mais productives. Pleins d’idées et de conseils à mettre en pratique. »

« Merci à Guillaume pour cette formation en one-to-one qui était idéale pour appréhender le sujet en se focalisant sur le cas pratique qui me concerne. Guillaume a été très pédagogue, à l'écoute de mes demandes et à répondu à mes questions. Ce type de formation se prête parfaitement au distanciel.»

« Tout était correctement organisé, rien à redire. Reste à mettre en pratique. Formateur de grande qualité et très pédagogue. Merci ! »

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