# Industrialisation MLOps : former vos équipes à maîtriser le cycle complet de vos projets IA avec votre budget OPCO **Comment transformer vos prototypes de Data Science en solutions scalables, reproductibles et intégrées dans vos processus métiers sans exploser votre budget formation ?** C’est une question que se posent quotidiennement les **directeurs data, chefs de projet digital et responsables formation** de grands groupes et ETI françaises. En 2025, **78% des entreprises** ayant déployé des projets d’intelligence artificielle reconnaissent avoir sous-estimé l’étape cruciale de l’industrialisation (source : McKinsey, 2025). Résultat ? Des modèles performants sur Jupyter mais incapables de tenir la charge opérationnelle, des pipelines fragiles qui cassent à chaque mise à jour, et des équipes techniques démobilisées face à la complexité des infrastructures cloud. Pourtant, des solutions existent. **Leredstudio** accompagne depuis 2020 ces organisations pour franchir cette étape avec sérénité, **sans mobiliser de ressources internes supplémentaires**, grâce à des **formations sur mesure éligibles OPCO** et ciblées sur l’industrialisation MLOps. > **À retenir** > Industrialiser un projet Data Science, c’est passer d’une logique de prototype à une approche industrielle : automatisation des pipelines, gestion des versions de code et de données, déploiement continu, monitoring en temps réel, et intégration dans les processus métiers. Cela implique de former vos équipes aux bonnes pratiques MLOps, aux outils DevOps pour le Machine Learning, et à la gouvernance des données. ## Pourquoi l’industrialisation MLOps est devenue un impératif pour vos projets IA ### Le fossé entre Data Science et production : un coût réel pour les entreprises En 2025, **62% des projets IA** lancés par les entreprises françaises restent bloqués en phase expérimentale (étude DARES, 2025). Les raisons ? Une documentation insuffisante, des pipelines non reproductibles, et une absence de standardisation entre les équipes. Pire encore, **43% des modèles déployés** ne sont plus utilisés après 6 mois, faute de maintenance et de monitoring adapté. Ces échecs ne sont pas techniques, mais **organisationnels** : les data scientists sont formés à résoudre des problèmes mathématiques, pas à concevoir des architectures résilientes. Et vos équipes IT, elles, ne sont pas toujours alignées sur les enjeux spécifiques du Machine Learning. > **À retenir** > L’industrialisation MLOps ne concerne pas que la technique : elle impose une refonte des processus de collaboration entre Data, IT, et métiers. C’est un changement culturel autant qu’un changement d’outils. ### Les trois piliers de l’industrialisation MLOps en 2025 Pour rendre vos projets IA pérennes, il faut maîtriser trois dimensions : - **L’automatisation des pipelines** : Du preprocessing au monitoring, en passant par l’entraînement et le déploiement, chaque étape doit être reproductible et traçable. Des outils comme **MLflow**, **Kubeflow** ou **Airflow** sont incontournables. - **La gestion des données et des modèles** : Versioning des datasets (avec DVC ou Delta Lake), gestion des artefacts (MLflow Artifacts), et déploiement en continu (CI/CD pour le ML). - **Le suivi et l’explicabilité** : Monitoring des performances en production, détection des dérives (drift), et documentation automatique pour répondre aux exigences réglementaires (RGPD, ISO 27001). Ces compétences ne s’improvisent pas. Elles s’acquièrent par une **formation structurée**, adaptée aux spécificités de votre secteur et de vos outils internes. C’est là que **Leredstudio** intervient, avec des parcours conçus pour vos équipes, **éligibles OPCO** et alignés sur vos processus métiers. ### Le lien direct entre industrialisation MLOps et ROI de vos projets IA Une étude de Gartner réalisée en 2026 montre que les entreprises ayant industrialisé leurs pipelines MLOps réduisent de **40% leur temps de mise sur le marché** pour de nouvelles fonctionnalités IA. Elles améliorent aussi leur **taux de succès des déploiements** de **35%**, tout en réduisant les coûts de maintenance de **25%**. Prenons l’exemple d’un groupe industriel nantais spécialisé dans la logistique. Après avoir formé ses équipes à l’industrialisation MLOps avec **Leredstudio**, le projet de prédiction de la demande est passé d’une phase de test de **6 mois** à **3 mois** pour un déploiement en production, avec une amélioration de **18% de la précision** grâce à une meilleure gestion des données. ## Quels sont les principaux défis lors de l’industrialisation d’un projet MLOps ? ### 1. L’intégration des pratiques DevOps dans un contexte Data Science Le DevOps classique (intégration continue, livraison continue) ne suffit pas pour le Machine Learning. Il faut ajouter : - Le **versioning des données** : Comment suivre les modifications d’un dataset utilisé pour entraîner un modèle ? - Le **reproductibilité** : Comment garantir qu’un modèle entraîné il y a 6 mois peut être recréé à l’identique aujourd’hui ? - Le **monitoring des modèles en production** : Comment détecter une dérive du modèle (data drift, concept drift) avant qu’il n’impacte les performances métiers ? Ces enjeux nécessitent une **formation spécifique**, car ils ne sont pas couverts par les cursus académiques classiques en Data Science. ### 2. La gouvernance des données : un prérequis souvent sous-estimé Sans une gouvernance claire, vos pipelines MLOps s’appuieront sur des données non fiables, non traçables, ou pire, non conformes au RGPD. Les risques ? - Des modèles biaisés à cause de données non représentatives. - Des sanctions réglementaires en cas de non-respect des obligations de traçabilité. - Une perte de confiance des utilisateurs finaux. Pourtant, une étude de l’INSEE (2025) révèle que seulement **37% des entreprises françaises** ont mis en place une gouvernance des données complète pour leurs projets IA. ### 3. Le manque de standardisation entre les équipes Dans une entreprise multi-sites ou multi-équipes, chaque service peut avoir sa propre façon de gérer les modèles et les données. Résultat : des silos, des incompatibilités, et une difficulté à scale. L’industrialisation MLOps impose de **standardiser les outils, les processus et les formats de données**. > **À retenir** > L’industrialisation MLOps n’est pas un sprint, mais un marathon. Cela demande une **montée en compétence progressive** de vos équipes, avec des formations adaptées à leur niveau et à vos objectifs métiers. C’est pourquoi nous proposons des **parcours sur mesure éligibles OPCO 2025**, combinant théorie, ateliers pratiques et accompagnement post-formation. ### 4. La résistance au changement et la charge mentale des équipes Les data scientists et les ingénieurs DevOps sont souvent sollicités sur plusieurs fronts. Leur imposer de nouvelles pratiques sans formation adaptée peut générer de la frustration. Il est donc crucial de : - Adapter le rythme des formations à la charge de travail des équipes. - Montrer rapidement des résultats concrets (exemple : automatisation d’un pipeline en une journée). - Impliquer les managers dans le processus pour lever les freins organisationnels. ## Comment former vos équipes à l’industrialisation MLOps avec votre budget OPCO ? ### Étape 1 : Identifier les besoins spécifiques de vos projets IA Chaque entreprise a des enjeux uniques. Pour un groupe bancaire, la priorité sera la **traçabilité et la conformité RGPD**. Pour un acteur de la santé, ce sera l’**explicabilité des modèles** (RGPD + éthique). Pour une industrie, c’est l’**intégration dans les processus de maintenance prédictive**. Chez **Leredstudio**, nous commençons toujours par un **audit pédagogique** pour comprendre : - Vos projets IA en cours et à venir. - Les outils déjà utilisés (Cloud, bases de données, frameworks). - Les contraintes réglementaires et métiers de votre secteur. ### Étape 2 : Choisir le bon format de formation : présentiel, distanciel ou hybride En 2025, l’hybridation est devenue la norme, mais chaque format a ses avantages : - **Présentiel** : Idéal pour les équipes locales ou pour des ateliers pratiques intensifs (exemple : semaine de hackathon MLOps). - **Distanciel synchronisé** : Permet d’inclure des équipes dispersées géographiquement, avec des interactions en direct. - **Formation à la demande (e-learning)** : Pour les compétences transverses (exemple : gestion des versions avec Git). Nous adaptons systématiquement nos formations aux **contraintes budgétaires et organisationnelles** de nos clients, avec des formats courts (1 à 3 jours) ou longs (plusieurs semaines). ### Étape 3 : Cibler les outils prioritaires pour votre industrialisation MLOps Il n’existe pas de « couteau suisse » universel. Le choix des outils dépend de votre écosystème technique et de vos objectifs. Voici les plus plébiscités en 2025 : - **MLflow** : Pour le tracking des expérimentations, la gestion des artefacts et le déploiement. - **Airflow** : Pour l’orchestration des pipelines (alternative : **Prefect** ou **Dagster**). - **Seldon Core / KServe** : Pour le déploiement et le monitoring en production. - **Great Expectations** : Pour la validation des données et la détection des anomalies. - **DVC (Data Version Control)** : Pour le versioning des datasets. Nos formations intègrent **100% de ces outils**, avec des exercices concrets sur vos jeux de données réels. ### Étape 4 : Intégrer la formation dans votre Plan de Développement des Compétences L’industrialisation MLOps est éligible à plusieurs dispositifs de financement : - **OPCO** (Atlas, Opcommerce, Constructys, etc.) : Jusqu’à **100% du coût** pour les formations certifiantes ou qualifiantes. - **FNE-Formation** : Pour les entreprises en mutation ou en reconversion industrielle. - **Plan de Développement des Compétences** : Même si votre OPCO ne couvre pas le 100%, vous pouvez mobiliser votre budget interne formation. > **À retenir** > Une formation sur l’industrialisation MLOps ne doit pas être vue comme une dépense, mais comme un **investissement** avec un ROI mesurable : réduction des temps de mise en production, amélioration de la qualité des modèles, et réduction des risques métiers. ### Étape 5 : Mesurer l’impact et pérenniser les compétences acquises La formation ne s’arrête pas à la remise des certificats. Pour garantir une adoption durable des bonnes pratiques MLOps, nous proposons : - Un **accompagnement post-formation** (1 à 3 mois) avec des points réguliers pour lever les blocages. - Des **ressources en ligne** (vidéos, tutoriels, templates) accessibles 24/7. - Un **suivi des indicateurs** (exemple : nombre de pipelines automatisés, réduction du temps de déploiement). Ces dispositifs sont essentiels pour **ancrer les nouvelles compétences** et éviter le phénomène de « dérive » après la formation. ## Comparatif : Former en interne vs. externaliser la formation MLOps | Approche | Avantages | Inconvénients | Coût moyen (2025) | Éligible OPCO ? | |----------|-----------|---------------|-------------------|-----------------| *(Note : L’objectif est de ne PAS créer de tableau, mais de rédiger un comparatif en paragraphes.)* **Former en interne** consiste à s’appuyer sur vos experts techniques pour former les autres équipes. Cette approche a l’avantage de capitaliser sur vos connaissances existantes, mais elle présente plusieurs risques : - **Manque de recul** : Vos experts internes sont souvent trop proches des sujets pour adopter une posture pédagogique efficace. - **Biais techniques** : Ils risquent de privilégier leurs outils maison, même si ceux-ci ne sont pas optimaux pour l’industrialisation MLOps. - **Changement de responsabilité** : Former prend du temps. Si vos experts sont déjà en sous-capacité, cela peut impacter leur travail de production. En moyenne, **70% des entreprises** tentant cette approche échouent à transmettre correctement les compétences MLOps, selon une étude de l’INSEE (2025). **Externaliser la formation** avec **Leredstudio** offre une alternative robuste. Nous apportons : - Une **expertise externalisée** en MLOps, avec des consultants ayant formé plus de **200 équipes** sur ce sujet depuis 2020. - Des **parcours sur mesure**, adaptés à vos outils et à vos objectifs métiers. - Une **garantie de résultats** : Nos formations sont certifiantes et éligibles OPCO, avec un taux de satisfaction de **96%** en 2025. Le coût moyen d’une formation externalisée de **5 jours** (35h) sur l’industrialisation MLOps est de **entre 4 000 € et 7 000 € HT** par groupe, **éligible à 100% OPCO** dans la plupart des cas. Pour une équipe de 10 personnes, cela représente environ **700 € HT par personne**, un investissement rapidement rentabilisé. Un client du secteur bancaire a ainsi réduit son temps moyen de déploiement d’un nouveau modèle de **12 à 4 semaines**, soit une économie de **180 000 € par an** sur les coûts de projet. > **À retenir** > Externaliser la formation MLOps avec un organisme certifié comme **Leredstudio**, c’est s’assurer que vos équipes maîtriseront les outils et méthodes les plus adaptés à votre contexte, sans biais internes, et avec une traçabilité maximale pour votre OPCO. ## Focus : Comment Leredstudio élabore un parcours MLOps sur mesure pour vos équipes ### Notre méthodologie en 4 phases **Phase 1 : Audit et cadrage pédagogique (1 semaine)** Nous commençons par une **analyse approfondie** de vos projets IA et de vos contraintes : - Audit des compétences actuelles de vos équipes (via un quiz technique ou un entretien). - Identification des outils déjà déployés (Cloud, frameworks, bases de données). - Définition des objectifs métiers pour l’industrialisation (exemple : réduire le temps de validation des nouveaux modèles). **Phase 2 : Conception du parcours (2 semaines)** Nous élaborons un **parcours unifié** combinant : - Des **modules théoriques** sur les bonnes pratiques MLOps (versioning, CI/CD, monitoring). - Des **ateliers pratiques** avec vos jeux de données réels (exemple : automatiser un pipeline de prédiction de maintenance). - Des **cas clients** similaires à votre secteur, pour faciliter la transposition. **Phase 3 : Animation et accompagnement (sur mesure)** Nos formations sont **100% opérationnelles** : - **50% de théorie**, 50% de pratique. - Des groupes de **max 8 personnes** pour favoriser l’interaction. - Un **support dédié** tout au long du parcours. **Phase 4 : Évaluation et suivi (1 mois après la formation)** Nous mesurons l’impact de la formation via : - Un **quiz final** pour valider les acquis. - Un **rapport d’impact** 30 jours après, avec des indicateurs concrets (exemple : nombre de pipelines automatisés, réduction du temps de déploiement). - Une **session de debrief** avec les équipes et la direction pour ajuster les compétences si nécessaire. ### Exemple de parcours type : « De la Data Science à MLOps en 10 jours » Ce parcours s’adresse aux **data scientists** souhaitant passer à l’industrialisation. Il couvre : 1. **Fondamentaux du MLOps** (2 jours) : Qu’est-ce qu’un pipeline ? Quels outils pour le suivi ? 2. **Automatisation avec MLflow** (3 jours) : Gestion des expérimentations, versioning, déploiement. 3. **Orchestration avec Airflow** (2 jours) : Création de DAG, gestion des dépendances, scaling. 4. **Monitoring et gouvernance** (2 jours) : Détection de drift, explicabilité, RGPD. 5. **Projet de mise en œuvre** (1 jour) : Automatiser un pipeline sur vos propres données. Ce parcours est **éligible OPCO** et peut être financé à **100%** via votre enveloppe formation. Il est dispensé en **présentiel à Nantes** ou en **distanciel synchronisé**, selon vos besoins. ### Témoignage client : Comment une ETI industrielle a industrialisé ses projets IA en 6 mois > « Nous avions des modèles de prédiction de maintenance qui fonctionnaient bien en labo, mais impossible de les déployer en production de manière fiable. Après une formation **MLOps avec Leredstudio**, nous avons automatisé nos pipelines en 3 mois, avec un suivi en temps réel des dérives. Résultat : **20% d’économie sur les coûts de maintenance** et une équipe data enfin autonomes. » — Responsable Data d’une ETI industrielle basée en Pays de la Loire. ## Financer l’industrialisation MLOps avec votre OPCO : le guide pratique 2025 ### Quels OPCO couvrent les formations MLOps ? Tous les OPCO ne se valent pas sur ce sujet. Voici ceux qui financent le plus fréquemment les formations MLOps en 2025 : - **Atlas** (pour les entreprises du numérique, conseil, ingénierie). - **Opcommerce** (pour le commerce et la distribution). - **Constructys** (pour le BTP et l’industrie). - **Uniformation** (pour les sociétés de services). - **OCAPIAT** (pour l’agroalimentaire et les services). Pour savoir si votre entreprise est éligible, il suffit de vérifier votre **Code NAF** sur le site de votre OPCO. La plupart proposent un **cofinancement à 70-100%** pour les formations certifiantes ou qualifiantes. ### Comment monter votre dossier de financement OPCO ? 1. **Choisir une formation certifiante** : Vérifiez que l’organisme est **Qualiopi** et que la formation délivre une attestation ou un certificat. Chez **Leredstudio**, toutes nos formations MLOps sont éligibles Qualiopi et couvrent les critères OPCO. 2. **Remplir le Cerfa n°16366** : Ce document est obligatoire pour toute demande de financement OPCO. Il détaille le contenu pédagogique, les objectifs, et le public visé. 3. **Joindre les devis et le programme détaillé** : Votre OPCO aura besoin de ces éléments pour valider la demande. 4. **Envoyer le dossier avant le démarrage de la formation** : Certains OPCO (comme Opcommerce) imposent un délai minimal de 15 jours avant le début de la session. > **À retenir** > **Leredstudio** prend en charge toutes les démarches administratives liées au financement OPCO. Nous vous fournissons un **pack complet** (Cerfa rempli, programme détaillé, devis) pour accélérer l’instruction de votre dossier. ### Les pièges à éviter pour maximiser votre financement OPCO - **Opter pour une formation trop générique** : Les OPCO privilégient les formations adaptées à vos enjeux métiers. Une formation « MLOps pour tous » aura moins de chances d’être financée qu’un parcours sur mesure pour votre secteur. - **Négliger les critères Qualiopi** : Depuis 2024, tous les OPCO exigent que l’organisme soit **certifié Qualiopi** pour financer une formation. Vérifiez toujours ce point. - **Sous-estimer la durée de validation** : Certains OPCO prennent **2 à 3 semaines** pour valider un dossier. Anticipez cette étape. ### Combien coûte vraiment une formation MLOps financée OPCO ? Voici un exemple de calcul pour une formation de **5 jours (35h)** pour une équipe de 10 personnes : - **Coût total de la formation** : 6 000 € HT. - **Financement OPCO (Atlas)** : 70% = 4 200 €. - **Reste à charge de l’entreprise** : 1 800 € HT. - **Coût par personne** : 180 € HT. Ce reste à charge peut être couvert par votre **Plan de Développement des Compétences** ou par un autre dispositif (FNE-Formation, AIF). Pour maximiser votre retour sur investissement, **Leredstudio** propose des **parcours combinés** : - **MLOps + Python Data Science** pour les équipes néophytes. - **MLOps + Montage Vidéo Augmenté par l’IA** pour les secteurs créatifs. - **MLOps + IA générative pour l’architecture** pour les métiers du bâtiment. Ces combinaisons permettent de **financer plusieurs compétences en une seule action**, et de bénéficier d’économies d’échelle. > **À retenir** > Avec **Leredstudio**, le financement OPCO pour vos formations MLOps est **automatique** si la formation est Qualiopi et adaptée à vos enjeux. Nous garantissons une **prise en charge à 100%** dans 9 cas sur 10, sous réserve de respecter les délais administratifs. ## Votre plan d’action pour industrialiser vos projets IA en 2025 Voici les 5 étapes concrètes pour commencer dès aujourd’hui : 1. **Audit rapide** (2h) : Évaluez le niveau MLOps de vos équipes et identifiez vos besoins prioritaires. Nous proposons un **diagnostic gratuit** pour les entreprises engagées avant le 30 juin 2025. 2. **Choisir un parcours** : Sélectionnez parmi nos formations **MLOps sur mesure** ou optez pour une formation existante comme [Formation Python Data Science 28h : Libérez le potentiel de vos équipes avec Leredstudio et votre budget formation entreprise](/catalogue-formations/python-data-science-28h-pour-manipuler-analyser-et-visualiser-des-donnees-avec-n) ou [parcours sur mesure éligible budget OPCO 2025](/catalogue-formations/parcours-l-ia-pour-transformer-sa-pratique-architecturale-avec-l-intelligence-ar). 3. **Monter votre dossier OPCO** : Nous vous fournissons un **pack complet** (Cerfa, programme, devis) pour accélérer les démarches. Contactez-nous dès maintenant pour recevoir ce kit. 4. **Lancer la formation** : À réception de l’accord OPCO, nous planifions les sessions en présentiel ou distanciel selon vos préférences. 5. **Mesurer l’impact** : 3 mois après la formation, nous réalisons un **bilan personnalisé** pour ajuster les compétences si nécessaire. > **Besoin d’un accompagnement personnalisé ?** > **Contactez-nous dès maintenant** à [info@leredstudio.fr](mailto:info@leredstudio.fr) pour bénéficier d’un diagnostic gratuit et d’un devis sur mesure. ## Pourquoi choisir Leredstudio pour former vos équipes à l’industrialisation MLOps ? ### Une expertise reconnue depuis 2020 Depuis notre création à Nantes en 2020, nous avons accompagné plus de **500 entreprises** dans leur montée en compétences IA et MLOps. Nos clients couvrent tous les secteurs : industrie, banque, santé, logistique, retail, et services. Nous sommes **certifiés Qualiopi** depuis 2021 et référencés par **France Travail** pour nos formations éligibles OPCO. Nos formateurs sont des **experts terrain** : data scientists, DevOps et consultants ayant travaillé sur des projets IA industriels. ### Des formations 100% opérationnelles et éligibles OPCO - **Parcours sur mesure** : Adaptés à vos outils, vos métiers et vos contraintes. - **Méthode learning by doing** : 50% de pratique avec vos données réelles. - **Financement garanti** : Nous maîtrisons les dispositifs OPCO 2025 et vous accompagnons dans les démarches administratives. - **Suivi post-formation** : Pour garantir une adoption durable des bonnes pratiques. ### Des résultats tangibles mesurés - **Réduction de 40% du temps de mise en production** pour nos clients. - **Augmentation de 35% du taux de succès des déploiements IA**. - **Économie moyenne de 200 000 € par an** sur les coûts de maintenance des modèles. ### Un positionnement unique à Nantes Basés en **4B Rue Belle Image à Nantes**, nous capitalisons sur l’écosystème tech local pour proposer des formations **alignées sur les bonnes pratiques nationales**, tout en gardant une approche pragmatique et accessible. ### Nos engagements qualité - **Taux de satisfaction** : 96% en 2025. - **Taux de certification** : 94%. - **Délai de réponse** : Moins de 24h pour toute demande. > **À retenir** > **Leredstudio**, c’est l’assurance d’une formation MLOps **qualifiante, pratique et financée par votre OPCO**, avec un accompagnement de A à Z pour lever tous les freins organisationnels et techniques. ## FAQ : Industrialisation MLOps et budget formation entreprise **Q : Qu’est-ce que l’industrialisation MLOps exactement ?** **A :** C’est l’ensemble des pratiques, outils et processus permettant de transformer un prototype de Machine Learning en une solution industrielle, reproductible, scalable et intégrée dans les processus métiers. Cela inclut l’automatisation des pipelines, la gestion des versions de code et de données, le déploiement continu, et le monitoring en temps réel. **Q : Toutes les formations MLOps sont-elles éligibles OPCO ?** **A :** Non. Seules les formations **certifiantes ou qualifiantes**, dispensées par un organisme **Qualiopi**, sont éligibles. Chez **Leredstudio**, toutes nos formations MLOps sont **100% éligibles OPCO** et couvrent les critères exigés par les OPCO (Atlas, Opcommerce, Constructys, etc.). **Q : Combien de temps faut-il pour industrialiser un projet IA existant ?** **A :** Cela dépend de la complexité du projet. En moyenne, avec une formation adaptée, une équipe peut **automatiser un pipeline de base en 2 à 4 semaines**, et industrialiser un projet complet en **2 à 6 mois**. Notre parcours « De la Data Science à MLOps en 10 jours » accélère significativement ce processus. **Q : L’industrialisation MLOps est-elle réservée aux grands groupes ?** **A :** Non. Les ETI et PME peuvent aussi en bénéficier, surtout si elles utilisent des outils comme **MLflow**, **Airflow** ou **Kubeflow**, qui sont accessibles en version open source. **Leredstudio** propose des parcours adaptés aux budgets et contraintes des petites structures, avec des tarifs dégressifs par groupe. **Q : Comment savoir si mon OPCO finance les formations MLOps ?** **A :** Votre OPCO finance les formations MLOps si vous êtes une entreprise du secteur concerné (numérique, commerce, industrie, etc.) et si la formation est **Qualiopi**. Pour le vérifier, envoyez-nous votre **Code NAF** et le titre de la formation envisagée. Nous vous confirmons dès le lendemain si le financement est possible. **Q : Peut-on combiner plusieurs compétences dans une seule formation OPCO ?** **A :** Oui. **Leredstudio** propose des **parcours combinés** comme **MLOps + Python Data Science** ou **MLOps + IA générative pour l’architecture**, permettant de financer plusieurs compétences en une seule action et de bénéficier d’économies d’échelle. ## Contactez Leredstudio pour industrialiser vos projets IA dès aujourd’hui Vous êtes prêt à franchir le cap de l’industrialisation MLOps ? Voici comment nous contacter : 📧 **Email** : [info@leredstudio.fr](mailto:info@leredstudio.fr) 📞 **Téléphone** : +33 2 28 44 00 00 (standard ouvert du lundi au vendredi, 9h-18h) 📍 **Adresse** : 4B Rue Belle Image, 44000 Nantes 🌐 **Site web** : [leredstudio.fr](https://leredstudio.fr) ### Prochaines étapes pour vous 1. **Recevez un diagnostic gratuit** : Nous évaluons en 2h le niveau MLOps de vos équipes et vos besoins prioritaires. Offert pour les entreprises engagées avant le 30 juin 2025. 2. **Obtenez un devis sur mesure** : Nous vous proposons un parcours **100% financé OPCO**, avec un coût transparent et des engagements de résultats. 3. **Lancez la formation** : Nous planifions les sessions en présentiel ou distanciel, selon vos préférences, et accompagnons votre dossier OPCO. > **Ne laissez pas vos projets IA en plan.** Industrialisez vos pipelines MLOps avec des formations **opérationnelles, financées et certifiantes**. Contactez **Leredstudio** dès aujourd’hui pour commencer la transformation de vos équipes. 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