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Formation Edge Computing - Optimiser les apps IoT en temps réel

Réf. : ZXT410
10 personnes max.
4200€ 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 architectures Edge Computing pour des déploiements professionnels
  • Développer des applications edge-native scalables en entreprise
  • Configurer des clusters edge avec K3s et outils open-source certifiants
  • Optimiser la latence et la gestion des données en temps réel
  • Implémenter la sécurité et le monitoring pour des compétences edge avancées
  • Déployer des solutions Edge Computing connectées à l'IoT et 5G

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 de l'Edge Computing, les applications IoT subissent une latence moyenne de 200 ms, provoquant 30% de pertes en réactivité opérationnelle et client.

  • Les entreprises dépensent 40% de budget bande passante en transferts cloud inutiles, soit 50 000 € annuels par site industriel moyen.

  • En 2024, 68% des projets edge échouent par manque de compétences, exposant à des downtimes critiques et amendes RGPD.

  • Vos équipes risquent l'obsolescence face à concurrents 5G-ready, creusant l'écart compétitif mois après mois.

  • Investissez maintenant pour sécuriser performances et croissance.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Principes edge computing : architectures décentralisées et cas d'usage (IoT, 5G)

Plongez dans les fondements de l'Edge Computing, analyse de topologies hybrides cloud-edge, installation d'environnements K3s et Docker sur machines virtuelles, modélisation de scénarios IoT réels pour réduire la latence de 70%, exercices pratiques sur flux de données temps réel, création de votre premier diagramme d'architecture avec feedback expert pour des projets professionnels immédiats.

Module 2Outils edge computing : déploiement de clusters légers (K3s, MicroK8s, balenaEdge)

Prise en main rapide de K3s pour clusters edge ultra-légers, configuration de MicroK8s sur Raspberry Pi et serveurs edge, déploiement d'applications conteneurisées via Helm charts adaptés, tests de scalabilité horizontale sur cas d'entreprise IoT, résolution de pannes simulées en temps réel, production de manifests Kubernetes optimisés, avec focus sur l'efficacité ressources pour booster vos compétences en production.

Module 3Développement edge computing : applications natives et gestion données (MQTT, Kafka Edge)

Développez des microservices edge-native en Go et Node.js, intégration protocoles MQTT pour IoT et Kafka Streams pour traitement décentralisé, codage d'applications résilientes offline-first, simulations de charges élevées avec 1000+ devices virtuels, optimisation pipelines CI/CD edge via GitOps, réalisation d'un prototype connecté API qui traite données localement, valorisant directement vos projets entreprise avec gains de performance mesurables.

Module 4Sécurité et optimisation edge computing : monitoring et production (Istio, Prometheus)

Renforcez la sécurité avec mTLS via Istio service mesh edge, configuration zero-trust pour gateways IoT, déploiement monitoring Prometheus-Grafana adapté edge, tuning performances pour latence sous 10ms, audits sécurité sur votre projet fil rouge, élaboration plan haute disponibilité multi-sites, exercices avancés sur résilience failover, livrables prêts production pour certifier vos compétences et transformer vos déploiements d'entreprise.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur architectures et outils Edge Computing
  • Évaluation pratique via déploiement cluster edge complet
  • Soutenance du projet IoT edge avec analyse performances

Méthode d'apprentissage

  • Sessions animées par experts Edge Computing en activité
  • Exercices hands-on sur cas réels d'entreprise IoT et 5G
  • Projet fil rouge évolutif sur 4 jours avec code review
  • Support pédagogique digital et ressources open-source

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Edge Computing - Optimiser les apps IoT en temps réel 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 Edge Computing - Optimiser les apps IoT en temps réel, 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 Edge Computing - Optimiser les apps IoT en temps réel 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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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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