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Module 4 — Deploiement, MLOps et IA Responsable

Programme du module

• 🔹 Deploiement de modeles en temps reel et par lot
• 🔹 Pipelines MLOps : automatisation du cycle de vie des modeles
• 🔹 Monitoring des modeles en production et detection de derive
• 🔹 Outils d'IA responsable : explicabilite, equite, fiabilite

Methodologie

Formation officielle Microsoft avec labs pratiques dans Azure Machine Learning Studio et Azure AI Foundry. Les participants travaillent sur des jeux de donnees reels pour entrainer, optimiser et deployer des modeles. Alternance de theorie (35%) et de travaux pratiques (65%) avec des exercices de bout en bout couvrant le cycle de vie complet d'un projet ML, y compris l'optimisation de modeles de langage.