Formation MLOps

Devenez expert de l'industrialisation Machine Learning

Maîtrisez le déploiement et l'industrialisation des modèles Machine Learning.

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Leurs équipes se forment avec Blent

  • Natixis
  • Groupama
  • Groupe Vyv
  • IBM
  • La Poste
  • Coca Cola
  • Yousign
  • Nokia
  • Ministère de l'Economie et des finances
  • Société Générale
  • Credit Agricole
  • Velvet
Compétences

Qu'allez-vous apprendre pendant la formation MLOps ?

Le parcours vise des capacités directement mobilisables dans un produit ou une équipe technique, pas une simple accumulation d'outils.

  • 01

    Maîtriser les fondamentaux avec Python, Git et le scripting système Bash avec Linux.

  • 02

    Adopter les bonnes pratiques de développement logiciel et de framework ML avec Kedro.

  • 03

    Mettre en place des pipelines CI/CD pour les modèles avec des tests spécifiques.

  • 04

    Créer une architecture adaptée pour l'automatisation de projets ML avec MLflow.

  • 05

    Conteneuriser des modèles de Machine Learning avec Docker et orchestrer le déploiement avec Kubernetes.

Technologies abordées : Python, Jupyter, Bash, VS Code, AutoML, Kedro, scikit-learn, XGBoost, MLflow, Docker, Flask, Google Cloud, Apache Airflow, Kubernetes.

Programme

Programme de la formation MLOps

120h de formation réparties en 4 modules, puis 2 projets d'entreprise. Le parcours est ajusté à votre niveau après l'évaluation initiale : vous ne repassez pas par ce que vous maîtrisez déjà.

120hde formation

Module 0130h

Préparation au MLOps

Maîtriser tous les prérequis pour le MLOps.

Ce que vous saurez faire

  • Maîtriser le langage Python et son utilisation avancée pour les systèmes en production.
  • Utiliser les commandes Bash et les principaux éléments utilisés dans les environnements UNIX.
  • Les bases du Cloud Computing et les concepts essentiels de virtualisation.
  • Utiliser Visual Studio Code en tant qu'environnement de développement intégré.
  • Python
  • Jupyter
  • Bash
  • VS Code
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Public & niveau

À qui s'adresse la formation MLOps ?

Ce parcours est conçu pour des profils déjà techniques qui souhaitent se spécialiser, pas pour une découverte du sujet.

  • 01

    Data Scientists voulant industrialiser leurs modèles ML.

  • 02

    DevOps Engineers souhaitant comprendre les spécificités de l'IA.

  • 03

    Machine Learning Engineers cherchant à optimiser le cycle de vie ML.

  • 04

    Architectes Cloud désirant concevoir des plateformes ML robustes.

Déroulé

Comment se déroule la formation ?

De l'onboarding à la mise en relation avec nos partenaires, à votre rythme.

  1. 1

    Onboarding

    Vous découvrez la plateforme, la communauté et les mentors, des professionnels en poste qui vous accompagnent sur des projets réels.

    Mentors en poste
  2. 2

    Montée en compétences

    Accès à la plateforme et mentorat pendant 12 mois : cours, environnements de code, GPU à la demande et projets concrets, avec une communauté Discord active entre apprenants et mentors.

    12 mois d'accompagnement
  3. 3

    Validation des projets par un mentor

    Chaque projet est revu par un mentor : un retour d'expert, pas une simple réalisation. Vos projets forment votre portfolio.

    Retour d'expert
  4. 4

    Certification et mise en relation

    Soutenance devant un jury, certification, puis mise en relation avec notre réseau de 400+ partenaires.

    400+ partenaires
Une semaine avec la formation, pas une semaine de formation
Lun
Poste 9h-18h
Cours 20h-21h
Mar
Poste 9h-18h
Mentorat collectif 19h-20h
Exercices 20h-21h
Mer
Poste 9h-18h
Sport, famille
Jeu
Poste 9h-18h
Projet 19h-21h30
Ven
Poste 9h-12h30
Coaching individuel
Poste 13h30-18h
Soirée libre
Sam
Projet 10h-12h30
Week-end
Dim
Courses, repos
  • Poste actuel
  • Formation en autonomie
  • Avec votre mentor
  • Vie personnelle

Vous avancez à votre rythme

En poste
Vous organisez vos sessions le soir ou le week-end, sans mettre votre travail entre parenthèses.
Entre deux missions
Vous accélérez quand vous avez du temps, et levez le pied quand une mission reprend.
Un mentor toujours joignable
Sessions collectives, chat avec les mentors 7j/7, séances individuelles en Premium.
Expérience d'apprentissage

Une plateforme conçue pour apprendre en pratiquant

Contenus de formations pour apprendre, projets Hands-On pour se mettre en conditions réelles, environnements techniques à la demande : soyez accompagné avec une plateforme aboutie.

[ ]
ticket = "Colis perdu, je n'ai rien reçu."
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4-mini",
messages=[{"role": "user", "content": ticket}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Projet Hands-OnAgent RAG financier1/3
LabEnquête sur un serveur Linux0/10

Quel est le nom d'hôte de la machine ?

admin@acme-web-5kq2:~$
Cloud SandboxGPU NVIDIAEn ligne

24 Gio de mémoire GPU

WorkspaceVS CodeActif
CPU
2
RAM
4 Go
Disque
15 Go
QuizQuestion 1/2

Quel paramètre gère les variations aléatoires d'une réponse d'un modèle ?

Accompagnement & résultats

Des praticiens en poste, et 4 000 apprenants avant vous

4,9 sur 5 · 284 avis

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Ce que disent les apprenants

  • J'ai fait tous les parcours de formation que Blent a proposé depuis le commencement et je ne regrette pas du tout. Pour moi ça reste ma plus belle rencontre professionnelle.
    Sophie Z.Data Scientist / DevOps · BTI - Advisory
  • Ayant participé à cette formation, je peux confirmer que cette formation est excellentissime. N'hésitez pas à profiter du bootcamp gratuit, qui fournit déjà une bonne introduction.
    Henry Claude N.SaaS Business Developer · EG LABO
  • J'avais beaucoup d'attente et je ne suis pas déçue. Les explications sont très détaillées, on voit de nombreux outils mais cela permet d'aller dans le détail pour maîtriser l'essentiel.
    Noémie J.Développeuse back-end · Onepoint
  • Pour une personne qui maitrise déjà les fondamentaux, c'est un régal de voir de vrais cas issus du monde réel avec les derniers outils. J'ai pu voir des choses que je n'avais jamais vu ailleurs.
    Mehdi Olivier D.Machine Learning Engineer · Soladis
apprenants, particuliers et professionnels, formés avec Blent
4 000+
de nos apprenants satisfaits de leur formation
98 %
entreprises représentées parmi nos apprenants
120+
Tarifs

Combien coûte la formation ?

Le même parcours, avec le niveau d'accompagnement qui vous correspond.

Standard

Accompagnement collectif

3 500 €

Finançable (CPF, OPCO, France Travail…)

  • Parcours sur mesure et projets d'entreprise
  • Plateforme pendant 12 mois
  • Mentorat en groupe, créneaux fixes
  • Chat avec les mentors 7j/7
  • Cloud Sandbox et GPU à la demande
  • Certification
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RecommandéPremium

Accompagnement individuel

5 600 €

Finançable (CPF, OPCO, France Travail…)

En plus du Standard

  • Séances individuelles avec un mentor dédié
  • Feedback approfondi sur chaque projet
  • Créneaux choisis selon vos disponibilités
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Sur mesure

Parcours composé

Sur devis

Un parcours assemblé à partir de plusieurs formations, pour un double objectif ou une équipe.

  • Modules choisis avec un expert
  • Mentorat collectif ou individuel
  • Intra-entreprise possible
Demander un devis
Questions fréquentes

Vos questions sur la formation MLOps

Le MLOps (Machine Learning Operations) est une discipline qui applique les pratiques DevOps au cycle de vie des modèles de Machine Learning : de l'entraînement au déploiement en production, en passant par le monitoring, la maintenance et la mise à jour des modèles. Sans MLOps, un modèle créé par un Data Scientist reste un prototype non exploitable. Le ML Engineer industrialise et fiabilise l'IA.

Prochaine étape

Construisez votre parcours MLOps

Commencez par une évaluation de votre niveau et échangez sur vos objectifs : le parcours est construit à partir de là.

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