Formation TensorFlow 2026 - Déployer des modèles ML efficaces

5 500 € HT

  • 5 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Réf. : PDG257
10 personnes max.
5 500 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 9 900 € HT pour tout le groupe
Présentiel et passage de certification sur devis
5 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Les entreprises qui ne maîtrisent pas TensorFlow 2026 perdent en moyenne 35 % de compétitivité sur les projets IA selon les récentes études du secteur.

  • Leurs modèles deviennent rapidement obsolètes, entraînant des coûts de maintenance multipliés par deux et un retard dans les déploiements.

  • Les professionnels sans ces compétences voient leurs opportunités de carrière stagner face à la demande croissante en MLOps.

  • Agir maintenant permet d'éviter ces risques et de sécuriser votre position sur le marché.

Allan BUSI, Formateur Learni · Expert IA
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction
Drapeau de la FranceOrganisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 24 h

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

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  • CESI
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On propose des formations avec un ingénieur dédié

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Entreprises : Aptar, ArcelorMittal, Equans, Biocoop, Solocal, EDF, Photowatt, Ubisoft, Microsoft, Chronopost, RATP et Vanatome. Écoles partenaires : CESI, École IT, EFREI, EPSI, INGETIS, INSEEC, La Plateforme, My Digital School et Ynov.

Objectifs de la formation TensorFlow

  • Maîtriser les avancées TensorFlow 2026 pour des projets professionnels
  • Développer des compétences avancées en MLOps et déploiement continu
  • Concevoir des pipelines ML robustes adaptés aux besoins entreprise
  • Implémenter des modèles avec TensorFlow, PyTorch et outils modernes
  • Optimiser la performance et la scalabilité des solutions ML
  • Certifier ses compétences en production de modèles IA

Programme

Programme TensorFlow : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Thématique : Introduction avancée à TensorFlow 2026 et écosystème ML (TensorFlow, Keras, outils de monitoring)

Les participants explorent les nouvelles fonctionnalités de TensorFlow 2026 à travers des démonstrations interactives et exercices pratiques. Ils analysent des cas concrets d'entreprise pour comprendre les évolutions du framework, configurent leur environnement de développement et créent un premier pipeline ML simple avec livrables documentés.

Module 2 : Thématique : Modélisation intermédiaire avec TensorFlow et intégration PyTorch (TensorFlow, PyTorch, GPU training)

Cette journée combine modélisation avancée et transferts entre frameworks. Les apprenants entraînent des réseaux complexes, comparent performances TensorFlow et PyTorch sur datasets réels, optimisent les hyperparamètres et produisent des modèles prêts pour l'industrialisation avec exercices guidés.

Module 3 : Thématique : MLOps et pipelines de production TensorFlow (MLflow, Kubeflow, CI/CD)

Focus sur les bonnes pratiques MLOps avec TensorFlow. Les stagiaires déploient des pipelines automatisés, intègrent le monitoring et la gouvernance des modèles, réalisent des exercices de versioning et livrent un pipeline complet fonctionnel adapté à des environnements professionnels.

Module 4 : Thématique : Déploiement et scalabilité des modèles TensorFlow 2026 (TensorFlow Serving, Kubernetes)

Les participants déploient des modèles en production, configurent TensorFlow Serving et orchestrent les services avec Kubernetes. Ils effectuent des tests de charge, optimisent la latence et produisent un livrable de déploiement complet avec documentation technique et bonnes pratiques.

Module 5 : Thématique : Optimisation, monitoring et projet final TensorFlow (TensorBoard, alerting, projet fil rouge)

Journée de synthèse avec optimisation continue et monitoring avancé. Les apprenants finalisent leur projet fil rouge, intègrent des stratégies de détection de drift et présentent leurs livrables. Évaluation des compétences acquises et remise des attestations de formation.

Comment sont évalués les acquis en TensorFlow

  • QCM de validation des acquis chaque fin de journée
  • Projet fil rouge évalué par les formateurs
  • Attestation de compétences délivrée en fin de formation

Méthode pédagogique de la formation TensorFlow

  • Ateliers pratiques sur cas d'entreprise réels
  • Travaux dirigés avec feedback personnalisé
  • Accès à un environnement cloud ML prêt à l'emploi
  • Ressources et templates réutilisables fournis

Modalités d'accès à la formation TensorFlow

La formation Formation TensorFlow 2026 - Déployer des modèles ML efficaces 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.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation TensorFlow 2026 - Déployer des modèles ML efficaces, 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 TensorFlow 2026 - Déployer des modèles ML efficaces 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, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

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.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★★★★★ Avis Google
★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
Notre méthode

Comment Learni garantit la qualité de votre formation TensorFlow

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.

Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation réservée

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

  • Cartable, cahiers et fournitures essentielles
  • Distribué via nos associations partenaires
  • Inclus, sans surcoût pour vous
M'inscrire et offrir un kit
FAQ

Questions fréquentes sur TensorFlow

Quels outils utilise-t-on pendant la formation TensorFlow 2026 ?+
Les travaux pratiques s'appuient sur tensorFlow, keras, outils de monitoring, pyTorch, GPU training et MLflow. Ces outils sont ceux du programme TensorFlow 2026, dispensé en présentiel sur 5 journées, pour que les participants s'entraînent sur la pile qu'ils utiliseront au travail.
Que sait-on faire à l'issue de la formation TensorFlow 2026 ?+
Les participants savent maîtriser les avancées TensorFlow 2026 pour des projets professionnels, développer des compétences avancées en MLOps et déploiement continu et concevoir des pipelines ML robustes adaptés aux besoins entreprise. Ce sont les objectifs annoncés du parcours TensorFlow 2026 de niveau Intermédiaire, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation TensorFlow 2026 ?+
Jour 1 : Thématique : Introduction avancée à TensorFlow 2026 et écosystème ML (TensorFlow, Keras, outils de monitoring). Jour 2 : Thématique : Modélisation intermédiaire avec TensorFlow et intégration PyTorch (TensorFlow, PyTorch, GPU training). Jour 3 : Thématique : MLOps et pipelines de production TensorFlow (MLflow, Kubeflow, CI/CD). Jour 4 : Thématique : Déploiement et scalabilité des modèles TensorFlow 2026 (TensorFlow Serving, Kubernetes). Jour 5 : Thématique : Optimisation, monitoring et projet final TensorFlow (TensorBoard, alerting, projet fil rouge). Le parcours TensorFlow 2026 se déroule sur 5 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation TensorFlow 2026 sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur QCM de validation des acquis chaque fin de journée, projet fil rouge évalué par les formateurs et attestation de compétences délivrée en fin de formation. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours TensorFlow 2026, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation TensorFlow 2026 ?+
La formation TensorFlow 2026 coûte 5 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 9 900 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. Le devis détaillé, envoyé sous 24 h, ajuste le montant au format et à l'adaptation du programme à votre contexte.
Quelle est la durée de la formation TensorFlow 2026 ?+
5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation TensorFlow 2026 est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation TensorFlow 2026 éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.
Faut-il des prérequis pour suivre la formation TensorFlow 2026 ?+
Connaissances solides en Python, expérience préalable avec des frameworks ML comme TensorFlow ou PyTorch, et bases en statistiques.
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation TensorFlow 2026 ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation. Learni est certifié Qualiopi et prépare le cas échéant à une certification tierce, qu'il ne délivre pas lui-même.
Learni fournit-il le matériel pour la formation TensorFlow 2026 ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour chaque participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Votre formation professionnelle partout

Construisons votre parcours TensorFlow.

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

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
Présentiel & distanciel

Formation TensorFlow dans votre ville

Disponible en présentiel et à distance. Choisissez votre ville pour accéder au centre de formation local.

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