MLOps étend les principes DevOps au machine learning : versionnement des données, des modèles et du code, automatisation des pipelines de test et de déploiement, monitoring des performances en production. Un projet final MLOps typique inclut : l’entraînement d’un modèle, l’enregistrement dans un registre, la création d’une API de prédiction, la conteneurisation et le déploiement sur le cloud. ISOSET accompagne les apprenants dans la réalisation d’un projet final complet, de l’idée à la mise en production.

Une fois le modèle entraîné (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), on le déploie derrière une API REST. Flask est simple et léger ; FastAPI est plus rapide, avec documentation automatique (Swagger) et validation des types.

• Flask – microframework Python, idéal pour des prototypes ou petits volumes.
• FastAPI – performance asynchrone, validation Pydantic, idéal pour la production.
• Endpoint type – POST /predict qui reçoit des features (JSON) et retourne la prédiction.

# API FastAPI pour un modèle scikit-learn
from fastapi import FastAPI
import pickle
import numpy as np

app = FastAPI()
model = pickle.load(open("model.pkl", "rb"))

@app.post("/predict")
def predict(data: dict):
    features = np.array(data["features"]).reshape(1, -1)
    prediction = model.predict(features)
    return {"prediction": int(prediction[0])}

ISOSET forme à la création d’APIs robustes et scalables pour les modèles ML, avec des exemples concrets (scoring client, détection d’anomalies).

MLflow est la plateforme open source de référence pour le cycle de vie du ML. Elle comprend trois composants : MLflow Tracking (enregistrement des hyperparamètres, métriques, artefacts), MLflow Models (standardisation du packaging) et MLflow Model Registry (versionnement, staging, production).

• Tracking – log des paramètres (learning_rate, n_estimators), métriques (accuracy, loss) et artefacts (modèles, graphiques).
• Model Registry – gère les versions, transitions (Staging → Production), descriptions et approbations.
• Serving – `mlflow models serve` pour déployer localement une API.

# Exemple de tracking avec MLflow
import mlflow
with mlflow.start_run():
    mlflow.log_param("n_estimators", 100)
    mlflow.log_metric("accuracy", 0.92)
    mlflow.sklearn.log_model(model, "random_forest_model")

ISOSET enseigne l’utilisation de MLflow dans des pipelines CI/CD, avec intégration au Model Registry.

La conteneurisation garantit que l’environnement d’entraînement et de déploiement est identique (dépendances, versions). Docker permet d’empaqueter l’API, le modèle et ses bibliothèques dans une image exécutable partout (local, cloud, Kubernetes).

• Dockerfile – définition de l’image (Python, copie du code et du modèle, installation des dépendances).
• Multi-stage builds – réduire la taille de l’image finale.
• Orchestration – Docker Compose pour associer API, MLflow, base de données.

# Dockerfile minimal pour une API FastAPI
FROM python:3.10-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

ISOSET propose des ateliers de conteneurisation de modèles, avec déploiement sur des registres (Docker Hub, AWS ECR).

Les plateformes cloud ML managées simplifient l’entraînement, le déploiement et la surveillance à grande échelle.

# Déploiement SageMaker (boto3)
import boto3
from sagemaker.sklearn import SKLearnModel
model = SKLearnModel(model_data="s3://bucket/model.tar.gz",
                     role=role,
                     entry_point="inference.py")
predictor = model.deploy(instance_type="ml.t2.medium", initial_instance_count=1)

ISOSET forme à l’utilisation de SageMaker et Vertex AI dans le cadre de projets finaux, avec des crédits cloud fournis.

• Étape 1 – Exploration, nettoyage et feature engineering (pandas, scikit-learn).
• Étape 2 – Entraînement d’un modèle (classification, régression). Tracking MLflow (params, metrics).
• Étape 3 – Packaging du modèle dans un registre (MLflow Model Registry).
• Étape 4 – Développement d’une API FastAPI (endpoint /predict).
• Étape 5 – Conteneurisation Docker et test local.
• Étape 6 – Déploiement sur AWS SageMaker ou GCP Vertex AI (endpoint scalable).
• Étape 7 – Monitoring des prédictions et drift detection.

• Versionner les données – DVC, LakeFS, ou Delta Lake.
• Pipelines reproductibles – Kubeflow, TFX, ou Vertex AI Pipelines.
• Tests de validation – tester la sortie de l’API, la latence, la justesse sur des lots de validation.
• Monitoring en production – drift de données, drift de concept, latence, erreurs.
• Rollback rapide – garder les versions précédentes dans le Model Registry.

Les certifications valorisées : AWS Certified Machine Learning – Specialty, Google Professional ML Engineer, Databricks MLOps. ISOSET prépare également à ces examens via des parcours spécialisés.

Les témoignages d’anciens élèves d’ISOSET soulignent l’importance du projet final : *« J’ai déployé un modèle de prédiction de consommation sur SageMaker avec MLflow et Docker. Ce projet m’a directement valu une offre d’emploi en tant que ML Engineer. »*