Dotika Formation MLOps
Le système vivantThe living system
Formation MLOps · Dotika · 5 jours · 80 % pratiqueMLOps training · Dotika · 5 days · 80% hands-on

De zéro
à la production
From zero
to production

Industrialiser un modèle de Machine Learning, en 5 jours, sur un projet réel — un système de détection de fraude bancaire, construit brique par brique. Industrialize a Machine Learning model, in 5 days, on a real project — a card fraud detection system, built brick by brick.

40 h · 8 blocsblocks + bonus GPUGPU bonus · 7h30 théorietheory / 32h30 pratiquelab
Le fil rougeThe capstone thread

Un seul système, construit brique par briqueOne system, built brick by brick

Le sujet de ce cours, c'est le MLOps : faire vivre un modèle en production. On l'apprend sur un terrain réel — la détection de fraude. Lundi, vous avez un modèle dans un notebook. Vendredi, il tourne en production : exposé par une API, conteneurisé, tracé, testé, déployé sur un cluster et surveillé. Chaque chapitre prend un concept MLOps et ajoute un organe au même système vivant. The subject of this course is MLOps: making a model live in production. We learn it on real ground — fraud detection. On Monday you have a model in a notebook. On Friday it runs in production: served by an API, containerized, tracked, tested, deployed on a cluster and monitored. Each chapter takes one MLOps concept and adds an organ to the same living system.

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Fondations & environnementFoundations & environment
Pourquoi les modèles meurent en production, ce qu'est le MLOps, et le terrain de jeu : la fraude bancaire.Why models die in production, what MLOps is, and the playground: card fraud.
3 h · théorie 0h40 · lab 2h20theory 0h40 · lab 2h20
2
bientôtsoon
Développement du modèleModel development
Le cerveau : un premier modèle de fraude entraîné et évalué honnêtement (PR-AUC).The brain: a first fraud model, trained and honestly evaluated (PR-AUC).
3 h · lab 2h40
3
bientôtsoon
Serving & API — FastAPIServing & API — FastAPI
La porte d'entrée : le modèle sort du notebook et devient interrogeable.The front door: the model leaves the notebook and becomes queryable.
3 h · lab 2h30
4
bientôtsoon
Conteneurisation — DockerContainerization — Docker
La boîte : fini le « ça marche chez moi ». Portable, reproductible.The box: no more "works on my machine". Portable, reproducible.
4 h · lab 3h20
5
bientôtsoon
Tracking & registry — MLflowTracking & registry — MLflow
Le carnet de bord : chaque essai tracé, chaque version gérée.The logbook: every run tracked, every version managed.
4 h · lab 3h30
6
bientôtsoon
CI/CD, validation & gouvernanceCI/CD, validation & governance
La chaîne qualité : chaque changement testé, validé, gouverné.The quality line: every change tested, validated, governed.
6 h · lab 4h50
7
bientôtsoon
Déploiement & monitoring — KubernetesDeployment & monitoring — Kubernetes
La mise en service : réplicas, canary, capteurs, détection de drift.Going live: replicas, canary, sensors, drift detection.
12 h · lab 9h30
8
bientôtsoon
Assemblage final & présentationsFinal assembly & presentations
Le système vivant : commit → CI/CD → canary → scoring live, de bout en bout.The living system: commit → CI/CD → canary → live scoring, end to end.
3 h · lab 2h30
+
bientôtsoon
Bonus — GPU computingBonus — GPU computing
Aller plus loin : conteneurs GPU, CUDA, entraînement accéléré.Going further: GPU containers, CUDA, accelerated training.
2 h · lab 1h20