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 Google AutoML - ML sans code pour pros en 2026 training are: Connaissances en manipulation de données, bases de Google Cloud Platform et statistiques descriptives. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation Google AutoML - ML sans code pour pros en 2026 training is available in présentiel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation Google AutoML - ML sans code pour pros... | 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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9 spots remaining for the next session

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation Google AutoML - ML sans code pour pros en 2026 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 Google AutoML - ML sans code pour pros en 2026 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 Google AutoML - ML sans code pour pros en 2026 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 access terms and deadlines

Training objectives

Maîtriser Google AutoML pour développer des modèles ML professionnels sans code

Préparer et entraîner des datasets optimisés pour la vision et le NLP en entreprise

Déployer des solutions prédictives scalables et certifiantes avec AutoML

Optimiser les performances de modèles no-code pour des applications business critiques

Implémenter des pipelines ML automatisés connectés à Google Cloud

Évaluer et monitorer des modèles AutoML en production réelle

Training program

Module 1Fondamentaux Google AutoML : configuration environnement et datasets (GCP Console, Vertex AI, préparation données)

Plongez dans l'univers Google AutoML via la console Vertex AI, installez votre environnement professionnel sécurisé sur Google Cloud Platform, importez et nettoyez des datasets réels d'entreprise avec des outils intégrés comme Data Labeling Service, réalisez des splits train/validation/test automatisés, effectuez une première analyse exploratoire pour identifier les patterns cachés, produisez un rapport initial de qualité de données prêt pour l'entraînement, et validez vos premiers setups avec des exercices pratiques sur cas concrets de classification d'images.

Module 2Google AutoML Vision : entraîner modèles classification et détection objets (AutoML Vision, hyperparamètres auto, évaluation metrics)

Créez et entraînez vos premiers modèles de vision sans une ligne de code en utilisant AutoML Vision pour classer des images produits ou détecter des anomalies industrielles, ajustez les hyperparamètres automatiques pour booster la précision jusqu'à 95%, testez sur datasets d'entreprise comme catalogues e-commerce, analysez les matrices de confusion et courbes ROC générées nativement, optimisez avec des augmentations de données intégrées, déployez un prototype interactif via l'interface Edge, et documentez vos métriques pour un audit professionnel immédiat.

Module 3Google AutoML Tables et NLP : prédiction tabulaire et analyse texte (AutoML Tables, Natural Language, feature engineering auto)

Passez à l'analyse prédictive sur données structurées avec AutoML Tables pour forecasting ventes ou churn clients, intégrez du NLP pour sentiment analysis sur avis utilisateurs ou emails, préparez des features automatisées via l'engine intelligent de Google, lancez des entraînements parallèles sur de gros volumes, évaluez la performance avec RMSE et F1-score adaptés au business, itérez rapidement sur des modèles hybrides texte/table, et générez des explications SHAP pour justifier vos prédictions en réunion dirigeante.

Module 4Optimisation Google AutoML : tuning avancé et modèles custom (hyperparameter search, ensemble methods, coût/performance trade-off)

Approfondissez l'optimisation de modèles AutoML avec des recherches d'hyperparamètres avancées et méthodes d'ensemble pour atteindre des accuracies supérieures à 90% sur benchmarks industriels, intégrez des transformations custom sans code via l'UI Vertex AI, analysez les coûts GCP pour scaler en production, testez la robustesse sur datasets noisy ou biaisés typiques d'entreprise, réduisez les faux positifs via post-processing intégré, construisez un pipeline reproductible avec des livrables comme dashboards TensorBoard, et préparez la certification Qualiopi de vos compétences.

Module 5Déploiement Google AutoML : production, monitoring et scaling (Endpoints Vertex AI, MLOps no-code, alertes performance)

Déployez vos modèles AutoML en endpoints scalables sur Vertex AI pour intégration API en temps réel dans applications CRM ou IoT, configurez un monitoring automatique des drifts et performances avec Cloud Monitoring, implémentez des A/B tests sans code pour valider l'impact business, sécurisez avec IAM et VPC pour environnements entreprise, générez des rapports de ROI chiffrés sur prédictions live, formez votre équipe à la maintenance via tutoriels pratiques, et clôturez par un projet fil rouge certifiant déployé en prod simulée.