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Formation Azure Machine Learning 2026 - Déployer des IA avancées en prod

Réf. : KAF558
10 personnes max.
4400€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
4 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les workspaces Azure Machine Learning 2026 pour des pipelines professionnels certifiants
  • Développer des modèles IA avancés en formation entreprise avec AutoML et Designer
  • Concevoir des expérimentations optimisées pour booster les compétences en deep learning
  • Implémenter des déploiements MLOps sécurisés et scalables en production
  • Optimiser les coûts et performances des endpoints IA dans un contexte professionnel
  • Intégrer Azure ML à des stacks hybrides pour des solutions certifiantes d'entreprise

L'histoire de Learni

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

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise d'Azure Machine Learning 2026, 75% des projets ML d'entreprise échouent en phase de déploiement selon Gartner, entraînant des pertes de 2,5M€ annuels par modèle non scalé.

  • Les data scientists risquent l'obsolescence face à la concurrence cloud-native, avec 40% des postes IA exigeant Azure certifié d'ici 2025.

  • Votre entreprise perd en agilité compétitive, expose des vulnérabilités sécuritaires et rate les gains de ROI x10 sur l'IA automatisée.

  • Investissez dès maintenant pour sécuriser votre avance technologique et carrière.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Configuration Azure Machine Learning 2026 : workspaces et environnements avancés (CLI, SDK, sécurité)

Découvrez les nouveautés Azure Machine Learning 2026 via des labs pratiques sur la création de workspaces sécurisés, configuration d'environnements conda personnalisés avec GPU, intégration Azure AD pour l'accès contrôlé, exercices sur le monitoring des ressources, mise en place de compute clusters scalables, et génération de rapports initiaux pour valider les setups professionnels, tout en explorant les APIs REST pour l'automatisation.

Module 2Pipelines et AutoML Azure Machine Learning 2026 : modélisation automatisée (feature engineering, hyperparamètres)

Plongez dans les pipelines CI/CD natifs d'Azure Machine Learning 2026, construisez des workflows data prep avec Azure Data Factory, testez AutoML pour classification et régression sur datasets réels, optimisez le feature store pour réutilisation, effectuez des sweeps hyperparamétriques avancés, générez des modèles explainables avec SHAP, et déployez des prototypes via le SDK Python pour accélérer vos projets entreprise.

Module 3Expérimentations et Designer Azure Machine Learning 2026 : deep learning custom (ONNX, TensorFlow)

Maîtrisez le Designer no-code/low-code d'Azure Machine Learning 2026 pour prototyper rapidement, entraînez des modèles custom deep learning sur compute instances, intégrez ONNX pour interopérabilité, analysez les logs MLflow pour tracking, collaborez via Git integration, testez A/B sur endpoints, et produisez des dashboards Model Monitor pour détecter les drifts en temps réel lors d'exercices concrets.

Module 4MLOps et déploiement Azure Machine Learning 2026 : endpoints scalables (Kubernetes, monitoring prod)

Finalisez avec les best practices MLOps d'Azure Machine Learning 2026, déployez sur AKS clusters, configurez real-time inference avec KServe, implémentez RBAC et quotas, monitorez avec Application Insights et Prometheus, automatisez retraining via triggers, générez des certificats de conformité GDPR, et simulez des scénarios de production haute disponibilité pour valider vos compétences professionnelles.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs et challenges codés quotidiens pour valider les acquis
  • Projet capstone : pipeline ML end-to-end déployé en prod simulée
  • Examen final certifiant avec feedback personnalisé et attestation Qualiopi

Méthode d'apprentissage

  • Labs hands-on 70% du temps sur Azure playground dédié
  • Cas d'études réels d'entreprises Fortune 500
  • Mentoring individuel par experts Microsoft Certified
  • Ressources post-formation : vidéos, templates GitHub, communauté Slack

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Azure Machine Learning 2026 - Déployer des IA avancées en prod 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.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Azure Machine Learning 2026 - Déployer des IA avancées en prod, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

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.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Azure Machine Learning 2026 - Déployer des IA avancées en prod s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

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.

Modalités et délais d'accès à la formation

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.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

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.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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