Se former en Ingénierie du Machine Learning pour la production industrielle | Tinanitu

Vous cherchez à structurer votre montée en compétences ? Le parcours Ingénierie du Machine Learning pour la production industrielle répond à ce besoin.

Cette formation s'adresse aux ingénieurs et data scientists souhaitant passer de l'expérimentation à la production de modèles de machine learning dans un environnement industriel. Les participants apprendront à concevoir des architectures adaptées aux contraintes techniques, réglementaires et organisationnelles des sites industriels. La formation aborde les bonnes pratiques pour la maintenance des modèles, leur intégration dans les systèmes existants et leur gouvernance. Des études de cas concrets illustrent les défis spécifiques des secteurs manufacturier, énergétique et logistique, avec une attention particulière portée à la reproductibilité et aux coûts opérationnels.

Objectifs

Programme

[{"module": "Architecture et industrialisation des modèles ML en environnement industriel", "content": "Analyse des contraintes industrielles (latence, sécurité, réglementation). Conception d'architectures adaptées aux données temps réel et aux environnements embarqués. Étude des frameworks de déploiement (MLflow, Kubeflow). Bonnes pratiques pour la reproductibilité des expériences. Intégration des modèles dans les pipelines de données existants. Gestion des versions et de la documentation technique. Étude de cas : déploiement d'un modèle de maintenance prédictive sur ligne de production.", "duration_hours": 7}]

Modalités


Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).