Formation TensorFlow - Maîtriser le déploiement MLOps en entreprise

Formation d'expertise · Niveau minimum requis

6 000 € HT

  • 4 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Réf. : QVC455
10 personnes max.
6 000 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 10 200 € HT pour tout le groupeTarif expertise : 1 500 € HT la journée, lié au niveau de difficulté
Présentiel et passage de certification sur devis
4 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Les entreprises qui ne maîtrisent pas TensorFlow avancé perdent 40% de leurs projets ML en production selon des études récentes.

  • Sans compétences MLOps solides, les délais de déploiement s'allongent et les coûts explosent.

  • Les professionnels stagnent dans leur carrière face à des concurrents certifiés et opérationnels.

  • Agir maintenant permet d'éviter ces pertes et de sécuriser votre position dans l'entreprise.

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

42 266 formations · 25 pays

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

Objectifs de la formation TensorFlow

  • Maîtriser les architectures avancées de TensorFlow pour des projets professionnels complexes.
  • Développer des compétences MLOps certifiantes avec TensorFlow Extended en entreprise.
  • Concevoir des pipelines de production scalables et monitorés pour vos modèles.
  • Implémenter des stratégies d'optimisation et de déploiement continu en conditions réelles.
  • Optimiser les performances de modèles TensorFlow tout en garantissant leur robustesse.
  • Intégrer PyTorch et TensorFlow dans des workflows MLOps unifiés pour l'entreprise.

Programme

Programme TensorFlow : 4 modules sur 4 journées

Module 1 : Thématique : TensorFlow avancé et architectures complexes (Keras, modèles personnalisés, optimisation GPU)

Les participants explorent les fonctionnalités avancées de TensorFlow pour construire des modèles complexes. Ils pratiquent la création de couches personnalisées, l'utilisation de stratégies de distribution et l'optimisation GPU. Des exercices concrets sur des datasets d'entreprise permettent de maîtriser les bonnes pratiques de structuration de code. Chaque apprenant livre un modèle optimisé à la fin de la journée.

Module 2 : Thématique : TensorFlow Extended pour les pipelines MLOps (TFX, composants, orchestration)

Cette journée est dédiée à la construction de pipelines complets avec TensorFlow Extended. Les apprenants configurent des composants TFX pour l'ingestion, la validation et le transformation des données. Ils déploient un pipeline sur un environnement local simulé en entreprise. Des cas pratiques illustrent le suivi des artefacts et la reproductibilité des entraînements.

Module 3 : Thématique : Déploiement TensorFlow en production (TensorFlow Serving, Docker, monitoring)

Les participants déploient des modèles TensorFlow via TensorFlow Serving et des conteneurs Docker optimisés. Ils intègrent des solutions de monitoring et de scaling automatique adaptées aux besoins des entreprises. Des scénarios de mise en production réelle permettent de tester la latence et la fiabilité. Un livrable de service déployé conclut la session.

Module 4 : Thématique : Intégration avancée TensorFlow et PyTorch en MLOps (CI/CD, A/B testing)

La dernière journée couvre l'interopérabilité entre TensorFlow et PyTorch au sein d'un écosystème MLOps. Les apprenants mettent en place des workflows CI/CD avec tests automatisés et stratégies d'A/B testing. Des ateliers pratiques sur des projets d'entreprise renforcent les compétences de gouvernance des modèles. Chaque participant présente son pipeline finalisé.

Comment sont évalués les acquis en TensorFlow

  • Projet pratique de pipeline complet évalué
  • Quiz technique quotidien sur les concepts clés
  • Présentation orale du livrable final

Méthode pédagogique de la formation TensorFlow

  • Ateliers pratiques sur cas d'entreprise réels
  • Travaux dirigés en binôme avec feedback expert
  • Démonstrations live d'outils MLOps
  • Accès à un repository de ressources post-formation

Modalités d'accès à la formation TensorFlow

La formation Formation TensorFlow - Maîtriser le déploiement MLOps en entreprise 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 - Maîtriser le déploiement MLOps en entreprise, 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 - Maîtriser le déploiement MLOps en entreprise 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 ?+
Les travaux pratiques s'appuient sur keras, modèles personnalisés, optimisation GPU, TFX, composants et orchestration. Ces outils sont ceux du programme TensorFlow, dispensé en présentiel sur 4 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 ?+
Les participants savent maîtriser les architectures avancées de TensorFlow pour des projets professionnels complexes, développer des compétences MLOps certifiantes avec TensorFlow Extended en entreprise et concevoir des pipelines de production scalables et monitorés pour vos modèles. Ce sont les objectifs annoncés du parcours TensorFlow de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation TensorFlow ?+
Jour 1 : Thématique : TensorFlow avancé et architectures complexes (Keras, modèles personnalisés, optimisation GPU). Jour 2 : Thématique : TensorFlow Extended pour les pipelines MLOps (TFX, composants, orchestration). Jour 3 : Thématique : Déploiement TensorFlow en production (TensorFlow Serving, Docker, monitoring). Jour 4 : Thématique : Intégration avancée TensorFlow et PyTorch en MLOps (CI/CD, A/B testing). Le parcours TensorFlow se déroule sur 4 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation TensorFlow sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur projet pratique de pipeline complet évalué, quiz technique quotidien sur les concepts clés et présentation orale du livrable final. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours TensorFlow, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation TensorFlow ?+
La formation TensorFlow coûte 6 000 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 10 200 € 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 ?+
4 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation TensorFlow est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation TensorFlow 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 ?+
Maîtrise de Python, expérience concrète en machine learning avec TensorFlow ou PyTorch, bases solides de Docker et Git.
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation TensorFlow ?+
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 ?+
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.
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Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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Disponible en présentiel et à distance. Choisissez votre ville pour accéder au centre de formation local.

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