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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 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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Formation Intelligence Artificielle à Marseille en Août 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de Vertex AI, les équipes data perdent en moyenne 50% de temps sur le déploiement ML, avec des coûts cloud gonflés de 30% dus à des pipelines manuels inefficaces.
Les entreprises sans MLOps automatisés subissent 4 incidents de production par mois, entraînant des pertes de revenus estimées à 200k€ annuels en e-commerce et finance.
En 2024, 68% des data scientists juniors sont écartés par les recruteurs pour manque de compétences cloud IA.
Chaque trimestre sans formation creuse l'écart compétitif, exposant votre entreprise à des concurrents qui scalent l'IA 3x plus vite.
La formation Formation Vertex AI - Déployer des solutions IA scalables 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 garantir la qualité de la formation Formation Vertex AI - Déployer des solutions IA scalables, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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 Vertex AI - Déployer des solutions IA scalables 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.
Formation Intelligence Artificielle à Marseille en Août 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Formation Intelligence Artificielle à Angers en Novembre 2025 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Formation Intelligence Artificielle à Toulon en Novembre 2025 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Formation Intelligence Artificielle à Orléans en Juin 2025 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Installation et configuration de l'environnement Vertex AI via Google Cloud Console, création de notebooks interactifs dans Vertex AI Workbench pour explorer des datasets réels d'entreprise, mise en place de pipelines de données avec Dataflow et BigQuery, premiers exercices pratiques sur l'import de données structurées, nettoyage automatisé et validation qualité, production d'un dataset prêt pour l'entraînement ML avec feedback immédiat du formateur.
Plongée dans AutoML pour entraîner des modèles sans code complexe sur des cas concrets comme la classification d'images ou la prédiction de churn client, utilisation d'interfaces no-code pour uploader datasets et lancer jobs d'entraînement, évaluation automatique des performances avec métriques précises comme AUC-ROC, exercices hands-on pour tuner hyperparamètres et comparer modèles, génération de rapports détaillés prêts pour les stakeholders, valorisation immédiate de compétences en IA accessible.
Exploration des modèles Gemini dans Vertex AI Studio pour générer texte, images et code, maîtrise du prompt engineering avec techniques chain-of-thought et few-shot learning sur scénarios business réels, fine-tuning personnalisé de modèles sur données d'entreprise confidentielles, intégration dans des chatbots prototypes via API, tests interactifs pour mesurer cohérence et sécurité, création d'un assistant IA fonctionnel comme livrable concret, boostant directement la productivité des équipes.
Déploiement scalable de modèles via Vertex AI Endpoints avec conteneurisation Docker et orchestration Kubernetes, configuration de services de prédiction batch et online pour des charges élevées, sécurisation des APIs avec IAM et VPC, exercices pratiques sur migration d'un modèle AutoML vers production, monitoring temps réel des performances et coûts via Cloud Monitoring, optimisation latency pour applications critiques, obtention d'un endpoint live testé en conditions réelles d'entreprise.
Automatisation complète des workflows MLOps avec Vertex AI Pipelines pour CI/CD ML, implémentation de monitoring drift et explainabilité via Vertex Explainable AI sur cas de biais éthiques, optimisation coûts avec spot instances et auto-scaling, projet fil rouge finalisé sur un défi business personnalisé, revue de code et déploiement en cluster partagé, certification des compétences via QCM et soutenance, accompagnement post-formation pour intégration immédiate en production.
Public
Data scientists, ingénieurs machine learning et développeurs IA souhaitant monter en compétences sur Vertex AI en entreprise
Prérequis
Connaissances en Python, bases de machine learning et expérience sur Google Cloud Platform
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