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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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Les entreprises qui ne maîtrisent pas le déploiement de modèles ML sur des plateformes comme App Engine perdent en moyenne 35 % de compétitivité face à leurs concurrents plus agiles.
Selon une étude récente, 62 % des projets de machine learning échouent en production faute de compétences MLOps solides.
Ce retard expose vos équipes à des risques de sécurité, des coûts inutiles et une obsolescence rapide des compétences.
Ne pas suivre cette formation professionnelle peut freiner votre reconversion ou votre évolution interne.
Agissez maintenant pour sécuriser votre avenir.
Les participants découvrent Google App Engine au travers d'exemples concrets de déploiement de modèles TensorFlow et PyTorch. Ils configurent leur premier service, réalisent des exercices pratiques de mise en ligne et livrent une application ML simple. Le jour alterne théorie courte et ateliers guidés pour ancrer les fondamentaux MLOps.
Cette journée est consacrée à la construction de pipelines MLOps robustes. Les apprenants intègrent TensorFlow et PyTorch dans des workflows automatisés, mettent en place des tests automatiques et gèrent les versions de modèles. Des cas d'entreprise concrets permettent de livrer un pipeline fonctionnel prêt pour la production.
Les participants apprennent à scaler leurs applications ML et à mettre en place un monitoring avancé. Ils utilisent des outils de supervision pour suivre les performances des modèles TensorFlow et PyTorch, créent des alertes et optimisent les ressources. Des exercices pratiques aboutissent à un tableau de bord complet livré en fin de journée.
La dernière journée porte sur la sécurisation des déploiements et la maîtrise des coûts. Les apprenants appliquent les bonnes pratiques MLOps, réalisent un audit de leur solution et optimisent leur configuration App Engine. Ils livrent un projet final intégrant TensorFlow, PyTorch et des processus professionnels de production.
La formation Formation App Engine 2026 - Déployer vos modèles ML en production est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 le bon déroulement de la formation Formation App Engine 2026 - Déployer vos modèles ML en production, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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 App Engine 2026 - Déployer vos modèles ML en production 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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Data ScienceQualiopi
Développement WebQualiopi
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Machine Learning & MLOpsQualiopi
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