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Formation Azure Machine Learning 2026 - Déployer pipelines ML scalables

Réf. : HHX315
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 la conception de pipelines automatisés dans Azure Machine Learning pour des projets professionnels
  • Développer et entraîner des modèles ML avancés avec des compétences certifiantes en entreprise
  • Implémenter des déploiements scalables et sécurisés pour optimiser les performances IA
  • Configurer le monitoring et l'optimisation des modèles en production réelle
  • Concevoir des workflows MLOps adaptés aux besoins d'équipes data-driven
  • Acquérir des compétences pratiques en gestion de datasets massifs sur Azure

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, 80% des projets ML d'entreprise échouent en phase de déploiement selon Gartner, entraînant des pertes de 1,5 million d'euros par projet retardé.

  • Les équipes non formées peinent à scaler les modèles, exposant l'entreprise à des concurrents 30% plus agiles en IA.

  • Votre carrière stagne face à la demande croissante de compétences cloud ML, avec 70% des data scientists juniors exclus des postes seniors.

  • Investissez dès maintenant pour sécuriser votre expertise et booster la compétitivité.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Azure Machine Learning 2026 : configuration workspaces et datasets (outils Studio, CLI)

Découvrez les nouveautés d'Azure Machine Learning 2026 via des exercices pratiques sur la création de workspaces sécurisés, l'import de datasets volumineux et la préparation de données avec AutoML, explorez les interfaces Studio et CLI pour une configuration rapide, réalisez vos premiers experiments avec logging intégré, produisez des rapports visuels exploitables en équipe, consolidez vos compétences par un cas concret d'entreprise pour une mise en œuvre immédiate.

Module 2Pipelines Azure Machine Learning 2026 : automation et entraînement modèles (SDK, Designer)

Plongez dans la construction de pipelines end-to-end avec le SDK Python et Designer, automatisez l'entraînement de modèles sur GPU cloud, testez des hyperparamètres via sweeps intelligents, intégrez des composants custom pour des workflows hybrides, analysez les métriques en temps réel, déployez un pipeline pilote sur un dataset réel d'entreprise, obtenez des livrables prêts pour la production avec optimisation des coûts Azure.

Module 3Déploiement Azure Machine Learning 2026 : MLOps et scaling (endpoints, ACI/AKS)

Maîtrisez le déploiement de modèles via endpoints gérés, configurez des inférences en batch et real-time sur ACI ou AKS, implémentez des CI/CD avec GitHub Actions, sécurisez les accès via RBAC et Key Vault, testez la résilience sous charge élevée, migrez vers des déploiements serverless, produisez un blueprint MLOps complet avec monitoring intégré pour une scalabilité entreprise.

Module 4Optimisation Azure Machine Learning 2026 : monitoring et cas avancés (drift detection, tuning)

Optimisez vos modèles en production avec la détection de drift et explainability, affinez les performances via automated ML et ONNX, intégrez des retours en boucle pour continuous learning, analysez les coûts et éco-responsabilité, résolvez des cas complexes comme la federated learning, finalisez par un projet capstone livrable, renforcez vos compétences certifiantes pour des challenges IA professionnels.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs et challenges pratiques quotidiens
  • Projet final de pipeline ML déployé sur Azure
  • Attestation Qualiopi avec évaluation des compétences acquises

Méthode d'apprentissage

  • Projets réels sur environnements Azure dédiés
  • Exercices hands-on avec datasets d'entreprise
  • Support live par experts certifiés Microsoft
  • Ressources post-formation pour pratique continue

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Azure Machine Learning 2026 - Déployer pipelines ML scalables 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 pipelines ML scalables, 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 pipelines ML scalables 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 »

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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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