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1c3139 Lucas Gonthier 2026-06-30 12:04:21
Initial commit: course content (Machine Learning, MLOps) in EN and FR Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# Introduction
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> Leçon 01 · MLOps
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## Qu'est-ce que le MLOps ?
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Le MLOps applique les pratiques d'ingénierie et d'exploitation au cycle de vie du machine
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learning, afin de construire, livrer et maintenir des modèles de façon fiable et reproductible.
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## Pourquoi c'est important
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Un modèle qui fonctionne dans un notebook n'est pas un produit. La production ajoute la dérive
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des données, la reproductibilité, le déploiement, la mise à l'échelle et la surveillance, que
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l'étape de modélisation seule ne couvre pas.
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## Le cycle de vie du ML
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1. Collecte et versionnage des données.
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2. Expérimentation et suivi.
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3. Pipelines d'entraînement et automatisation.
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4. Déploiement.
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5. Surveillance et retours.
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Suivant : Le cycle de vie du ML *(à venir)* · [Vue d'ensemble du cours](/fr/MLOps)