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Maîtriser TensorFlow Enterprise : Optimisation et Déploiement pour l’Entreprise

Réf. : NXC341
8 personnes max.
5500 € HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +250€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
5 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Comprendre l’écosystème TensorFlow Enterprise et ses différenciants par rapport à TensorFlow standard
  • Mettre en place un environnement TensorFlow optimisé pour la production sur Google Cloud Platform
  • Sécuriser, monitorer et maintenir des modèles ML en production
  • Automatiser le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion du cycle de vie des modèles
  • Exploiter les fonctionnalités avancées de support et d’optimisation pour une fiabilité et une performance d'entreprise
  • Adopter les meilleures pratiques DevOps et MLOps autour de TensorFlow Enterprise

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.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de l’optimisation et du déploiement TensorFlow Enterprise, vos modèles ML surconsomment 40 % de ressources cloud inutiles, générant des surcoûts annuels moyens de 150 000 € par équipe.

  • 75 % des projets machine learning échouent en production faute de déploiement robuste, entraînant des downtimes critiques et des pertes de revenus estimées à 500 000 € par incident majeur.

  • Votre entreprise perd alors sa compétitivité face aux concurrents agiles, tandis que votre carrière stagne face à des échecs récurrents.

  • Chaque trimestre sans expertise amplifie ces risques, compromettant l’industrialisation à l’échelle.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Introduction à TensorFlow Enterprise et écosystème

Présentation de TensorFlow Enterprise, comparaison avec la version open-source, cas d’usages en entreprise, compréhension des garanties de support longue durée, installation, intégration avec Google Cloud, gestion avancée des environnements Python, et découverte des outils complémentaires pour la production.

Module 2Optimisation des modèles TensorFlow pour la production

Techniques de tuning et d’optimisation des modèles pour une exécution sur GPU/TPU, gestion avancée de la mémoire et du parallélisme, monitoring des performances, profiling des modèles au sein de TensorBoard Enterprise, mises à jour de sécurité, gestion des dépendances.

Module 3Déploiement industriel de modèles sur Google Cloud

Automatisation du déploiement des modèles avec TensorFlow Serving, maîtriser AI Platform, construction de pipelines de déploiement (CI/CD) pour l’IA, gestion des versions de modèles, A/B testing, déploiement multi-environnements (staging, production), tout en respectant les normes de sécurité et RGPD.

Module 4Sécurité, fiabilité et gestion du cycle de vie

Sécurisation des données d’apprentissage et des endpoints, mécanismes d’authentification et d’autorisation sur le cloud, gestion des modèles sensibles, contrôle des accès, monitoring proactif, troubleshooting avancé avec logging, alerting et rollback, intégration avec CI/CD DevOps.

Module 5MLOps et meilleures pratiques pour l’Enterprise

Définir et automatiser les workflows MLOps avec TensorFlow Enterprise, gestion collaborative des modèles, maintenance évolutive, monitoring du drift de données, documentation automatisée et audit des modèles, démonstrations de cas réels, conseils d’experts sur la migration et l’industrialisation à l’échelle.

Méthode d'évaluation

  • QCM à la fin de chaque journée
  • Réalisation d’un projet fil rouge industriel filant sur toute la semaine
  • Evaluation continue par des exercices pratiques sur le cloud

Méthode d'apprentissage

  • Cours interactifs avec démonstrations live sur Google Cloud
  • Mises en situation concrètes d’entreprise
  • Travaux pratiques guidés et études de cas industriels
  • Support de cours numérique et code source des démonstrations

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser TensorFlow Enterprise : Optimisation et Déploiement pour l’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 Maîtriser TensorFlow Enterprise : Optimisation et Déploiement pour l’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 Maîtriser TensorFlow Enterprise : Optimisation et Déploiement pour l’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, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

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.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

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

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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