Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation Document AI Pipelines - Automatiser l'analyse IA de documents training are: Maîtrise de Python, frameworks ML (TensorFlow/PyTorch), NLP et computer vision. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation Document AI Pipelines - Automatiser l'analyse IA de documents training is available in présentiel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation Document AI Pipelines - Automatiser l'... | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

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7 spots remaining for the next session

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation Document AI Pipelines - Automatiser l'analyse IA de documents training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation Document AI Pipelines - Automatiser l'analyse IA de documents training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation Document AI Pipelines - Automatiser l'analyse IA de documents training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training objectives

Maîtriser l'architecture des Document AI pipelines pour projets professionnels

Développer des modules d'extraction et OCR avancés en entreprise

Implémenter des modèles d'analyse sémantique pour documents certifiants

Orchestrer des pipelines scalables avec outils cloud et DevOps

Optimiser les performances des Document AI pipelines en production

Déployer des solutions IA robustes pour traitement massif de documents

Acquérir des compétences certifiantes en automation document AI

Training program

Module 1Architecture : concevoir des Document AI pipelines robustes (MLflow, Kubeflow, Docker)

Analyse des besoins métier pour structurer des Document AI pipelines performants, prise en main d'outils d'orchestration comme MLflow et Kubeflow, modélisation d'un pipeline end-to-end sur cas réels de factures et contrats, exercices pratiques de conteneurisation avec Docker, création de diagrammes d'architecture et premier prototype fonctionnel testé en groupe pour valider la scalabilité.

Module 2Extraction : implémenter OCR et parsing avancés dans Document AI pipelines (Tesseract, LayoutLM)

Déploiement de modèles OCR avancés comme Tesseract et LayoutLM pour extraire textes, tableaux et images de documents complexes, traitement de PDF scannés et formats variés en batch, exercices sur datasets entreprise réels avec nettoyage automatique des données, intégration dans un pipeline modulaire, production de datasets structurés prêts pour l'analyse IA, évaluation de précision avec métriques customisées.

Module 3Analyse : intégrer NLP et vision dans Document AI pipelines (BERT, YOLO, Hugging Face)

Développement de modules d'analyse sémantique avec BERT et transformers pour classification et entités nommées sur documents, combinaison avec YOLO pour détection d'éléments visuels, exercices pratiques sur contrats légaux et rapports financiers, fine-tuning de modèles pré-entraînés via Hugging Face, enrichissement du pipeline avec scoring de confiance, génération de rapports automatisés et visualisation des insights pour décision business rapide.

Module 4Orchestration : scaler les Document AI pipelines (Kubernetes, Airflow, AWS/GCP)

Configuration d'orchestrateurs comme Apache Airflow et Kubernetes pour pipelines distribués, migration vers cloud AWS SageMaker ou GCP Vertex AI, gestion des workflows asynchrones et parallèles sur volumes massifs, exercices de simulation de pics de charge avec monitoring en temps réel, optimisation des coûts et ressources, tests d'intégration end-to-end sur projet fil rouge, documentation des déploiements pour équipes DevOps.

Module 5Déploiement : monitorer et optimiser Document AI pipelines en production (Prometheus, ELK)

Déploiement en prod avec CI/CD GitHub Actions, mise en place de monitoring avancé via Prometheus et stack ELK pour logs et alertes, optimisation des performances par pruning et distillation de modèles, exercices de debugging sur incidents réels, A/B testing de versions pipeline, sécurisation des données sensibles RGPD-compliant, finalisation du projet fil rouge avec rapport de ROI et plan de maintenance pour usage entreprise immédiat.