La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Google AutoML - ML sans code pour pros en 2026 sont : Connaissances en manipulation de données, bases de Google Cloud Platform et statistiques descriptives. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Google AutoML - ML sans code pour pros en 2026 est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Google AutoML - ML sans code pour pros... | Learni

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 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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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Google AutoML - ML sans code pour pros en 2026 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 mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Google AutoML - ML sans code pour pros en 2026, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

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 Google AutoML - ML sans code pour pros en 2026 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.

Objectifs de la formation

Maîtriser Google AutoML pour développer des modèles ML professionnels sans code

Préparer et entraîner des datasets optimisés pour la vision et le NLP en entreprise

Déployer des solutions prédictives scalables et certifiantes avec AutoML

Optimiser les performances de modèles no-code pour des applications business critiques

Implémenter des pipelines ML automatisés connectés à Google Cloud

Évaluer et monitorer des modèles AutoML en production réelle

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Google AutoML : configuration environnement et datasets (GCP Console, Vertex AI, préparation données)

Plongez dans l'univers Google AutoML via la console Vertex AI, installez votre environnement professionnel sécurisé sur Google Cloud Platform, importez et nettoyez des datasets réels d'entreprise avec des outils intégrés comme Data Labeling Service, réalisez des splits train/validation/test automatisés, effectuez une première analyse exploratoire pour identifier les patterns cachés, produisez un rapport initial de qualité de données prêt pour l'entraînement, et validez vos premiers setups avec des exercices pratiques sur cas concrets de classification d'images.

Module 2Google AutoML Vision : entraîner modèles classification et détection objets (AutoML Vision, hyperparamètres auto, évaluation metrics)

Créez et entraînez vos premiers modèles de vision sans une ligne de code en utilisant AutoML Vision pour classer des images produits ou détecter des anomalies industrielles, ajustez les hyperparamètres automatiques pour booster la précision jusqu'à 95%, testez sur datasets d'entreprise comme catalogues e-commerce, analysez les matrices de confusion et courbes ROC générées nativement, optimisez avec des augmentations de données intégrées, déployez un prototype interactif via l'interface Edge, et documentez vos métriques pour un audit professionnel immédiat.

Module 3Google AutoML Tables et NLP : prédiction tabulaire et analyse texte (AutoML Tables, Natural Language, feature engineering auto)

Passez à l'analyse prédictive sur données structurées avec AutoML Tables pour forecasting ventes ou churn clients, intégrez du NLP pour sentiment analysis sur avis utilisateurs ou emails, préparez des features automatisées via l'engine intelligent de Google, lancez des entraînements parallèles sur de gros volumes, évaluez la performance avec RMSE et F1-score adaptés au business, itérez rapidement sur des modèles hybrides texte/table, et générez des explications SHAP pour justifier vos prédictions en réunion dirigeante.

Module 4Optimisation Google AutoML : tuning avancé et modèles custom (hyperparameter search, ensemble methods, coût/performance trade-off)

Approfondissez l'optimisation de modèles AutoML avec des recherches d'hyperparamètres avancées et méthodes d'ensemble pour atteindre des accuracies supérieures à 90% sur benchmarks industriels, intégrez des transformations custom sans code via l'UI Vertex AI, analysez les coûts GCP pour scaler en production, testez la robustesse sur datasets noisy ou biaisés typiques d'entreprise, réduisez les faux positifs via post-processing intégré, construisez un pipeline reproductible avec des livrables comme dashboards TensorBoard, et préparez la certification Qualiopi de vos compétences.

Module 5Déploiement Google AutoML : production, monitoring et scaling (Endpoints Vertex AI, MLOps no-code, alertes performance)

Déployez vos modèles AutoML en endpoints scalables sur Vertex AI pour intégration API en temps réel dans applications CRM ou IoT, configurez un monitoring automatique des drifts et performances avec Cloud Monitoring, implémentez des A/B tests sans code pour valider l'impact business, sécurisez avec IAM et VPC pour environnements entreprise, générez des rapports de ROI chiffrés sur prédictions live, formez votre équipe à la maintenance via tutoriels pratiques, et clôturez par un projet fil rouge certifiant déployé en prod simulée.