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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
Sans maîtrise du threat modeling STRIDE, 74% des pipelines MLOps restent vulnérables aux attaques data poisoning, coûtant en moyenne 4,5M€ par breach selon IBM 2023.
Les entreprises perdent 30% de ROI modèles ML impactés par spoofing ou tampering non anticipés, menaçant la conformité RGPD et la réputation.
Ingénieurs et DevOps risquent obsolescence carrière face à l'essor IA malveillante, avec 92% cybermenaces IA sous-estimées par Gartner.
Investissez dès maintenant pour blindez vos déploiements et transformez risques en avantages compétitifs.
Découvrez les piliers de STRIDE avec Spoofing, Tampering, Repudiation, Information Disclosure, Denial of Service, Elevation of Privilege, appliqués aux workflows MLOps. Utilisez Python et TensorFlow pour modéliser des scénarios réels, analysez des cas d'études d'entreprises touchées par breaches ML, réalisez des exercices pratiques de diagrammes DFD, produisez votre premier rapport de menaces personnalisé, intégrez des checklists professionnelles pour une évaluation rapide.
Plongez dans les attaques spoofing sur modèles PyTorch, simulez des tampering via data poisoning sur datasets ML, appliquez STRIDE pour mitiger ces risques en pipelines CI/CD MLOps. Pratiquez avec des labs hands-on sur Jupyter, évaluez l'impact chiffré sur performances modèles, générez des contre-mesures automatisées, testez en environnement simulé Kubernetes, livrez un plan de sécurisation pour un projet entreprise concret.
Explorez repudiation et information disclosure via logging défaillant en MLOps, utilisez STRIDE pour auditer des déploiements TensorFlow/PyTorch, intégrez OWASP ML top 10. Réalisez des ateliers collaboratifs sur Grafana pour visualiser fuites, développez scripts de détection anomalies, analysez breaches réels comme SolarWinds adapté ML, produisez des politiques de gouvernance sécurisée, optimisez pour conformité RGPD en IA.
Maîtrisez DoS et elevation of privilege sur APIs ML, appliquez STRIDE à des architectures serverless MLOps, testez avec chaos engineering sur PyTorch Serving. Configurez Prometheus pour alertes proactives, simulez attaques DDoS model serving, implémentez rate limiting et RBAC avancés, évaluez ROI sécurité via métriques, générez un dashboard livrable pour monitoring continu en production.
Intégrez STRIDE complet sur un projet end-to-end MLOps avec TensorFlow et PyTorch, réalisez un threat model holistique pour un cas client réel, présentez défenses multicouches. Validez via peer-review et audit automatisé, déployez en staging sécurisé, obtenez certification compétences, planifiez roadmap post-formation, recevez kit outils et templates réutilisables pour entreprise.
La formation Formation Threat modeling STRIDE 2026 - Sécuriser pipelines MLOps 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.
Pour le bon déroulement de la formation Formation Threat modeling STRIDE 2026 - Sécuriser pipelines MLOps, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Threat modeling STRIDE 2026 - Sécuriser pipelines MLOps s'effectue à travers :
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.
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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Machine Learning & MLOpsQualiopi
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