Vos projets de Data Science s'accumulent-ils en phase pilote sans jamais atteindre l'industrialisation concrète, créant une frustration croissante et un gaspillage de ressources ? C'est une réalité que nous observons fréquemment dans de nombreuses organisations. Chez Kenrak, nous comprenons que le défi majeur n'est plus seulement de développer des modèles d'IA performants, mais de les déployer, de les maintenir et de les opérer à l'échelle, de manière fiable et rentable. L'industrialisation des projets de Data Science, ou MLOps, est la clé pour transformer vos POC (Proof of Concept) en solutions d'intelligence artificielle qui génèrent une valeur métier tangible et durable.
Ce besoin impératif de passer du laboratoire à la production est d'autant plus pressant que l'investissement en IA ne cesse de croître. En 2025, nous estimons qu'une entreprise française sur deux aura initié au moins un projet d'IA, et près de 70% d'entre elles rencontreront des difficultés à le déployer en production. C'est ici que l'expertise en MLOps, financée intelligemment via votre budget formation entreprise, devient un levier stratégique pour vos équipes.
Le marché de l'intelligence artificielle est en pleine effervescence, mais il est aussi confronté à des défis de maturité. Selon les prévisions de Gartner, le marché mondial des logiciels d'IA devrait atteindre plus de 200 milliards de dollars en 2025, soit une croissance de près de 20% par rapport à l'année précédente. Cependant, cette croissance est freinée par l'incapacité des entreprises à passer leurs modèles d'IA du stade expérimental à la production opérationnelle. C'est là que le MLOps entre en jeu, pour combler le fossé entre la Data Science et les opérations informatiques.
Nous constatons que de nombreux investissements en Data Science restent improductifs. Des modèles brillants conçus par des Data Scientists talentueux demeurent des "œuvres d'art" technologiques qui ne sont jamais intégrées aux processus métier. Selon une étude de McKinsey, plus de 87% des projets de Data Science n'atteignent jamais la production. Cela représente un coût colossal en temps, en ressources humaines et en opportunités manquées. Vos équipes passent des mois à développer des algorithmes qui, faute d'industrialisation, ne délivrent jamais leur plein potentiel.
Le principal goulot d'étranglement identifié par la DARES pour 2025-2026 réside dans la pénurie de compétences en matière de déploiement et de maintenance de l'IA. Les Data Scientists sont experts en modélisation, mais souvent moins en ingénierie logicielle ou en gestion d'infrastructure. Les équipes Ops, quant à elles, maîtrisent l'infrastructure mais manquent de compréhension des spécificités des modèles d'apprentissage automatique. Le MLOps exige une collaboration étroite et des compétences hybrides, ce que nos formations Kenrak visent précisément à développer.
À retenir : L'industrialisation MLOps est la pierre angulaire pour transformer les investissements en IA en valeur concrète, en surmontant les défis de déploiement et de compétence qui freinent la majorité des entreprises.
Le MLOps est bien plus qu'une simple série d'outils ; c'est une culture et un ensemble de pratiques qui visent à appliquer les principes de DevOps à l'apprentissage automatique. Il s'agit d'automatiser et de standardiser le cycle de vie complet des modèles d'IA, de la collecte des données à la surveillance en production, en passant par l'entraînement, le déploiement et la gestion des versions.
En investissant dans la formation MLOps avec Kenrak, vous offrez à vos équipes les moyens de :
Pour les DRH et les dirigeants, intégrer le MLOps dans le plan de développement des compétences de l'entreprise est une décision stratégique. C'est investir dans l'avenir de votre capacité d'innovation. France Travail anticipe une augmentation de +35% des postes nécessitant des compétences en MLOps d'ici 2026. Ne pas former vos équipes, c'est risquer de se faire distancer par la concurrence qui, elle, sait transformer ses innovations en produits concrets. Nos formations Catalogue Formations Assiste Par IA pour une Productivité Boostée en 2025 ou encore Boostez la productivité de vos équipes avec l'IA , Formation certifiée Kenrak à Dijon sont des exemples de la manière dont nous outillons vos collaborateurs pour ces défis.
Nous aidons activement les entreprises à mobiliser leur budget formation entreprise pour former leurs salariés à l'intelligence artificielle et, spécifiquement, aux pratiques MLOps. Comprendre les mécanismes de financement est essentiel pour maximiser votre retour sur investissement.
Le Plan de Développement des Compétences (PDC) est le principal levier pour la montée en compétences de vos salariés. Nos formations MLOps sont éligibles à ce dispositif. Nous vous accompagnons dans la construction du plan de formation, l'identification des besoins et l'intégration de nos modules. En formant vos équipes aux pratiques d'industrialisation des projets de Data Science, vous n'améliorez pas seulement leurs compétences techniques, mais vous renforcez la capacité d'innovation et la résilience de toute votre organisation. C'est un investissement direct dans la valeur ajoutée future de votre entreprise.
Les Opérateurs de Compétences (OPCO) sont des acteurs majeurs du financement de la formation professionnelle en France. Que vous dépendiez d'Atlas (pour le Conseil, l'Ingénierie, les Services), Akto (Services à forte intensité de main-d'œuvre), Opcommerce, Constructys, Afdas, Uniformation ou OCAPIAT, nos équipes Kenrak sont expertes dans les démarches de prise en charge. Nous vous guidons à chaque étape pour que le coût de la formation MLOps de vos équipes soit optimisé via votre OPCO. En 2025, de nombreux OPCO ont des enveloppes dédiées aux compétences numériques et à l'IA, conscientes de l'urgence de cette transformation. C'est le moment d'en bénéficier pour des formations telles que la Formation montage vidéo augmenté par IA : optimisez votre budget formation entreprise avec Kenrak ou nos modules MLOps.
Outre le PDC et les OPCO, d'autres dispositifs peuvent être mobilisés : l'Aide Individuelle à la Formation (AIF), bien que souvent associée aux demandeurs d'emploi, peut parfois être utilisée dans des contextes spécifiques via Pôle Emploi pour des salariés. Le FNE-Formation, notamment, reste un dispositif pertinent pour accompagner les entreprises dans l'adaptation de leurs compétences, notamment en période de transformation ou de crise, et il est souvent activé pour les formations liées à l'IA et au digital. Nous vous aidons à identifier le dispositif le plus adapté à votre situation.
Traditionnellement, le développement de modèles de Data Science se déroulait de manière très séquentielle, avec une séparation nette entre les Data Scientists (développement) et les équipes opérationnelles (déploiement). Ce processus était souvent manuel, lent et sujet à de nombreux échecs lors du passage en production.
Dans cette approche, un Data Scientist développait un modèle sur son environnement local, puis tentait de le "passer par-dessus le mur" aux équipes IT. Ces dernières devaient alors réécrire le code, adapter l'environnement, et gérer les dépendances, souvent avec peu de compréhension des spécificités du modèle. Les versions du modèle, les jeux de données d'entraînement et les hyperparamètres étaient difficilement traçables, rendant la reproductibilité et la maintenance complexes. Les déploiements étaient rares, risqués, et les retours d'information sur la performance du modèle en production étaient lents à parvenir aux Data Scientists, ce qui entravait l'amélioration continue.
En revanche, l'approche MLOps prône l'automatisation, la collaboration et l'itération continue. Elle intègre le déploiement et la surveillance dès le début du cycle de vie du modèle. Les Data Scientists et les ingénieurs travaillent main dans la main, utilisant des outils et des plateformes partagées. Les pipelines de données, d'entraînement et de déploiement sont automatisés, permettant des itérations rapides et fiables. La gestion des versions est rigoureuse, assurant la traçabilité de chaque composant du système. Des systèmes de surveillance en temps réel sont mis en place pour détecter la dérive des modèles (model drift) ou des anomalies de performance, permettant des réajustements rapides. Cette approche réduit considérablement les risques, accélère la mise sur le marché et garantit la fiabilité et la performance des modèles d'IA en production. C'est ce que nous enseignons à travers notre catalogue 2025 pour piloter l’apprentissage digital.
Voici comment nous vous accompagnons pour structurer l'industrialisation MLOps au sein de votre entreprise :
Chez Kenrak, notre engagement est simple : transformer la promesse de l'IA en réalité opérationnelle pour votre entreprise. Forts de 15 ans d'expérience en formation professionnelle et en transformation digitale, nous sommes un organisme certifié Qualiopi, garantissant la qualité de nos processus de formation. Notre expertise en intelligence artificielle, couplée à une connaissance approfondie des mécanismes de financement en France, fait de nous le partenaire idéal pour les DRH, dirigeants et responsables formation.
Nous ne nous contentons pas de transmettre des connaissances ; nous construisons des compétences