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Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
McKinsey estime que les entreprises leaders en AI Observability captent 3,5 fois plus de valeur de leurs investissements IA que leurs pairs.
Sans monitoring structuré, 45% des modèles en production génèrent des prédictions dégradées sans que personne ne le détecte.
Les organisations sans centre d'excellence AI Observability perdent en moyenne 18 mois pour atteindre la fiabilité de production requise par les régulateurs.
Le coût total d'un défaut d'observabilité IA — incidents, retraining d'urgence, perte de confiance client — dépasse 8 millions d'euros par an pour les entreprises opérant plus de 50 modèles.
La formation Formation AI Observability - Excellence opérationnelle et leadership IA est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.
Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.
Pour garantir la qualité de la formation Formation AI Observability - Excellence opérationnelle et leadership IA, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation AI Observability - Excellence opérationnelle et leadership IA s'effectue à travers :
Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
État de l'art mondial de l'AI Observability en 2026 : tendances, leaders, disruptions. Positionnement stratégique de l'observabilité IA dans la chaîne de valeur de l'entreprise. Benchmark des pratiques d'AI Observability des organisations les plus matures au monde. Diagnostic stratégique : évaluation 360° de la maturité observabilité IA de votre organisation. Définition de la vision d'excellence opérationnelle IA et des principes directeurs.
Architecture avancée : observabilité unifiée ML classique, deep learning et IA générative. Data observability : monitoring de la qualité des données en amont des modèles. Feature observability : suivi des features en production, détection des anomalies. Model observability : performance, dérive, explicabilité, équité en temps réel. Atelier : conception de l'architecture cible d'AI Observability de votre organisation.
Monitoring avancé des LLM : hallucinations, toxicité, pertinence, cohérence factuelle. Observabilité des agents IA autonomes : traces, décisions, guardrails, escalation. Pipelines RAG en production : qualité du retrieval, ranking, freshness des données. Optimisation des coûts d'inférence LLM : token analytics, caching strategies, routing. Démonstrations et hands-on : Langfuse, Helicone, Arize Phoenix, LangSmith.
Culture AI SRE : error budgets, toil reduction, automatisation appliqués aux systèmes IA. Processus d'incident management IA : playbooks, escalation, communication de crise. War game immersif : simulation d'une cascade d'incidents IA sur des systèmes interconnectés. Post-mortem structuré et blameless retrospective sur les scénarios simulés. Construction de la practice AI SRE : équipe, compétences, outils, on-call rotation.
Construction d'un centre d'excellence AI Observability : organisation, gouvernance, KPIs. Modèle de coûts et business case pour le conseil d'administration. Stratégie de montée en compétences AI Observability à l'échelle de l'organisation. Conformité réglementaire : traçabilité complète des systèmes IA sous AI Act et ISO 42001. Élaboration du plan d'excellence opérationnelle IA à 36 mois et soutenance finale.
Public
CEO, CTO, Chief AI Officers, VP Engineering, VP Data, Head of ML Platform, membres de conseils d'administration et top-dirigeants C-Level pilotant la stratégie d'excellence opérationnelle IA au plus haut niveau de gouvernance de leur organisation.
Prérequis

Nos formations sont éligibles à de nombreux dispositifs de financement : OPCO, Pôle emploi et FNE. Nous vous accompagnons dans vos démarches pour mobiliser ces aides et faciliter l'accès à la formation.
Nos tarifs reflètent notre engagement à vous accompagner avec l'excellence : chaque formation est conçue et animée par des formateurs soigneusement recrutés pour leur expertise et leur pédagogie, afin de garantir un accompagnement de haut niveau.
Nous ne proposons pas le financement via le CPF : ce choix est motivé par notre engagement qualité et la volonté de vous protéger face à la recrudescence d'arnaques sur ce dispositif.
Expérience avérée en direction technique, direction data ou direction de la transformation. Connaissance approfondie des architectures MLOps et des systèmes IA en production. Familiarité avec les pratiques SRE et les enjeux de fiabilité des systèmes distribués. Avoir déjà piloté des initiatives IA à l'échelle.
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