FORMATION IA
Pipelines de données pour les charges de travail IA
Construisez des pipelines de données fiables et observables pour alimenter vos modèles d'IA en production.
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Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Ce programme de niveau praticien forme les ingénieurs de données aux patterns et outils nécessaires pour concevoir, construire et opérer des pipelines adaptés aux charges de travail IA et ML. Les participants travaillent sur la conception ELT, les arbitrages streaming/batch, l'évolution de schémas et les contrôles qualité avec Airflow, dbt, Dagster et Prefect. Le format alterne sessions guidées et travaux pratiques sur des cas d'usage réels. À l'issue du programme, les participants sont capables de livrer des pipelines résilients et observables répondant aux exigences des systèmes ML en production.
À l'issue, vous saurez
- Concevoir et implémenter une pipeline ELT avec dbt et un cloud data warehouse optimisé pour la génération de features ML
- Choisir entre une architecture d'ingestion streaming et batch selon les exigences de latence du modèle et de fraîcheur des données
- Configurer Dagster ou Prefect pour orchestrer un workflow data IA multi-étapes avec retries, branchements et alertes SLA
- Implémenter des politiques d'évolution de schéma qui préviennent la dérive de données silencieuse de casser l'entraînement de modèles en aval
- Écrire et déployer des contrôles de qualité des données avec Great Expectations ou dbt tests qui contrôlent la progression de la pipeline
Sujets abordés
- Patterns ELT optimisés pour les feature stores et les données d'entraînement de modèles
- Compromis streaming vs batch pour les pipelines d'inférence en temps réel
- Stratégies d'évolution de schéma et de rétrocompatibilité
- Orchestration avec Airflow, Dagster et Prefect, quand utiliser lequel
- Transformation de données et traçabilité avec dbt
- Data quality gates : expectations, détection d'anomalies et alertes
- Observabilité des pipelines : logging, métriques et SLA
- Gestion de données à grande échelle pour fine-tuning LLM et workloads RAG
Modalité
Livré sous forme d'un bootcamp intensif de 3 à 5 jours, disponible en présentiel ou entièrement à distance via des outils collaboratifs (VS Code Live Share, environnements cloud partagés). Environ 60% de temps en labs pratiques sur des datasets réalistes. Les participants reçoivent un sandbox cloud pré-configuré (GCP ou AWS) et un accès aux sessions enregistrées pendant 90 jours après la formation. Un projet capstone, construire une pipeline end-to-end pour un workflow de rafraîchissement d'embeddings LLM simulé, est évalué et retourné avec feedback écrit.
Ce qui fait que ça marche
- Établir des contrats de données entre les producteurs de pipelines et les consommateurs ML avant d'écrire le code de transformation
- Instrumenter les pipelines avec de l'observabilité dès le départ, tracking SLA, métriques de fraîcheur et alertes d'anomalies
- Exécuter les quality gates en tant qu'étapes obligatoires de la pipeline plutôt que des couches de monitoring optionnelles
- Aligner le choix de l'outil d'orchestration sur les pratiques DevOps existantes de l'équipe et l'écosystème de vendeur cloud
Erreurs fréquentes
- Réutiliser des pipelines ETL analytiques pour des workloads ML sans adapter pour la cohérence des features et la correction point-in-time
- Choisir le streaming par défaut sans évaluer si les exigences de latence du modèle justifient réellement la surcharge opérationnelle
- Ignorer les data quality gates dans les premières versions de la pipeline et découvrir la dérive de schéma silencieuse uniquement après une dégradation du modèle en production
- Traiter la sélection de l'outil d'orchestration de pipeline comme purement technique et ignorer la familiarité de l'équipe et les coûts de support opérationnel
Quand NE PAS suivre cette formation
Cette formation ne convient pas aux équipes qui n'ont pas encore standardisé sur un cloud data warehouse et n'ont pas de pipelines existantes, elles ont besoin d'une formation fondamentale en data engineering en premier lieu avant d'aborder les patterns de pipelines spécifiques à l'IA.
Fournisseurs à considérer
Sources
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Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.