📄️ Table des matières
Cours de découverte gratuit sur le MLOps en 6 leçons. Pourquoi les modèles échouent en production, ce que la reproductibilité exige vraiment, les modes de déploiement, ce qu'il faut surveiller, et comment organiser une équipe.
📄️ 1. Pourquoi les modèles échouent
Leçon 1 du cours gratuit de MLOps : les six causes réelles d'échec des projets de machine learning, qui ne sont presque jamais techniques, et les questions à poser avant d'écrire la première ligne de code.
📄️ 2. La reproductibilité
Leçon 2 du cours gratuit de MLOps : les quatre éléments à figer pour qu'un entraînement soit reproductible, le versionnement des données, le suivi des expériences, le registre de modèles, et les sources de non-déterminisme.
📄️ 3. Le déploiement
Leçon 3 du cours gratuit de MLOps : les trois modes de déploiement et leurs arbitrages, comment choisir, les stratégies de mise en service prudentes — ombre, canari, test A/B —, et les tests à faire avant d'ouvrir le trafic.
📄️ 4. La surveillance
Leçon 4 du cours gratuit de MLOps : la différence entre dérive des données et dérive du concept, les quatre niveaux de surveillance, comment détecter une dégradation sans étiquettes, et comment construire des alertes qui déclenchent une action.
📄️ 5. L'organisation
Leçon 5 du cours gratuit de MLOps : les rôles réels d'une équipe machine learning, pourquoi la propriété du modèle est le point critique, les trois niveaux de maturité, la documentation qui sert, et comment gérer la dette technique.
📄️ 6. Récapitulatif et FAQ
Leçon 6 du cours gratuit de MLOps : synthèse des cinq leçons, glossaire du domaine, et réponses directes aux 12 questions les plus posées sur la mise en production et la maintenance des modèles.
📄️ 7. Quiz et attestation
Testez votre compréhension du MLOps avec un quiz gratuit de 5 questions, corrigé et expliqué : causes d'échec en production, reproductibilité, déploiement, surveillance et organisation des équipes.