Formation MLOps & LLMOps
Développez des compétences rares surle marché et démarquez-vous des autres candidats. Apprenez à piloter des systèmes d’IA à grande échelle en conciliant performance, coûts et fiabilité.
Pilotez des systèmes d’IA à grande échelle
Développer un modèle d’IA ne suffit plus : les entreprises ont besoin de profils capables de piloter des systèmes d’IA déployés à grande échelle, tout en maîtrisant la performance, les coûts, la conformité et la fiabilité.
En 150h, vous développerez une maîtrise globale des systèmes d’IA en production et pourrez évoluer vers des rôles de leadership en AI Engineering. À la fin de votre formation chez Jedha, vous serez en mesure de :
- Concevoir et piloter des architectures d’IA distribuées et scalables
- Intégrer les enjeux de gouvernance, conformité et sécurité dès la conception
- Maîtriser le MLOps et LLMOps pour garantir performance, fiabilité et maîtrise des coûts
Le programme de notre bootcamp ML Ops
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Data Governance
Ce premier module vous permet de prendre de la hauteur sur les systèmes d’IA et les données qui les alimentent. Il vous donne les clés pour piloter des systèmes d’IA juridiquement conformes, en alignant enjeux techniques, business et réglementaires.
Vous aborderez les principes de gouvernance des données et d’organisation des équipes IA, ainsi que l’intégration dès la conception des exigences du RGPD et de l’AI Act, de la traçabilité des données et des mécanismes de contrôle.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Principes fondamentaux de la gouvernance des données.
- Évaluation de la maturité data et IA et choix du bon modèle d’organisation data.
- Intégration des exigences réglementaires (RGPD, AI Act) dès la conception.
- Mise en place de mécanismes de traçabilité (data lineage) et de contrôle d’accès et de responsabilité (RBAC).
- Analyse des coûts et arbitrage entre solutions internes et externes (Buy vs Build, TCO, FinOps).
AI Computing
Ce module vous permet de comprendre comment exécuter et faire passer à l’échelle des systèmes d’IA. Vous découvrirez le rôle des GPU, les principes de gestion de la mémoire et les principaux leviers d’optimisation des performances.
À l’issue de ce module, vous saurez choisir, configurer et exploiter les ressources de calcul adaptées pour faire tourner des workloads d’IA efficacement, du poste local jusqu’à des environnements distribués.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Compréhension du rôle des GPU dans l’exécution et l’entraînement des modèles.
- Optimisation des performances des modèles d’IA (gestion mémoire, OOM, précision FP16).
- Choix et configuration des ressources de calcul adaptées.
- Exécution de workloads d’IA sur des environnements orchestrés et distribués.
- Entraînement et exécution de modèles à l’échelle, en local comme en cluster.
Infrastructure & Orchestration
Ce module vous permettra d’industrialiser vos systèmes d’IA afin de les rendre fiables, reproductibles et faciles à maintenir dans le temps.
Vous apprendrez à concevoir et gérer des infrastructures Cloud complexes mais robustes, à définir l’infrastructure comme du code et à automatiser l’exécution de vos pipelines data et IA.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Gestion d’infrastructures cloud via l’Infrastructure as Code.
- Gestion d’environnements cloud complexes (réseaux, permissions, états).
- Conception d’architectures reproductibles pour des systèmes d’IA industrialisés.
- Orchestration de pipelines data et IA à l’aide de workflows automatisés (DAGs).
ML Ops & LLM Ops
Ce module vous apprend à piloter les modèles de Machine Learning et d’IA générative une fois déployés en production. Vous serez en mesure de garantir leur stabilité et leur performance dans le temps.
Vous découvrirez comment automatiser l’entraînement et le déploiement des modèles, surveiller leurs performances et détecter les dérives. Une attention particulière est portée aux systèmes d’IA générative : qualité des réponses, gestion du contexte, fiabilité et sécurité.
Outils & Technologies
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Compétences maîtrisées
- Mise en place de pipelines de tests, de validation et de déploiement des modèles.
- Automatisation de l’entraînement et des mises à jour des modèles en production.
- Monitoring des performances et détection des dérive.
- Évaluation continue et amélioration de la qualité des systèmes d’IA générative (contexte, prompts, configurations).
- Sécurisation des systèmes d’IA générative face aux risques de comportements indésirables (prompt injection, jailbreak).
Projet final
Pour conclure votre formation, vous concevrez un système d’IA complexe, intégrant des contraintes techniques, réglementaires et économiques. Vous mobiliserez l’ensemble de vos compétences pour concevoir une architecture efficace, faire les bons arbitrages, et anticiper les risques.
Ce projet constituera l’aboutissement de votre parcours et démontrera votre capacité à raisonner comme un véritable architecte IA, capable de défendre ses décisions auprès d’équipes techniques comme de décideurs métier.
Outils & Technologies
Compétences maîtrisées
- Conception d’une architecture d’IA complète intégrant contraintes techniques, réglementaires et économiques.
- Arbitrage et justification des choix d’architecture et d’outils.
- Mise en œuvre d’un système d’IA industrialisé, observable et sécurisé.
- Identification et gestion des risques techniques, organisationnels et réglementaires.
Une double reconnaissance de vos compétences
À l'issue de votre formation de ML Ops Engineer, vous serez en mesure d'obtenir 2 types de certifications pour faire valoir vos compétences sur le marché du travail :
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Attestation de fin de formation
Cela atteste du bon déroulement de votre formation.
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Certification reconnue par l’État
Les blocs n°1 et 4 de la certification professionnelle de niveau 7 (bac+5) développée par Jedha et enregistrée au RNCP : Architecte en intelligence artificielle
Grâce à la validation de cette certification professionnelle, notre formation est éligible au CPF et à la plupart des financements publics.
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Rapport d’insertion Jedha 2025
Découvrez le parcours de nos alumni avant et après leur formation chez Jedha : profil des apprenants, insertion professionnelle, salaire médian et débouchés.
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Temps complet (1 mois)
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Modalités
- 150h d'apprentissage en classe
- Lundi à vendredi, 9h30 - 18h
- À temps complet sur 1 mois
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Localisation
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Avantages
- Formation accélérée
- Esprit de promo
- Discipline de travail
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Avantages
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Les débouchés de notre formation de ML Ops
En 2026, savoir créer des modèles de Machine Learning ne suffit plus. La compétence clé est désormais l’AI Engineering : concevoir et piloter des systèmes d’IA de bout en bout. Dans leur course à l'IA, les entreprises recherchent activement ces profils, encore rares sur le marché.
Architecte IA
LLMOps Engineer
MLOps Engineer
AI Platform Engineer
Vos questions sur les débouchés de la formation
Le MLOps enseignés par des professionnels
Les véritables maîtres Jedha, ce sont nos professeurs et les créateurs de notre formation. ML Ops Engineer, AI Platform Engineer : ils ont des expériences pros très variées et vous transmettent des compétences au plus proche des réalités du terrain.
Smaïl Darbane
Machine Learning Engineer
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