Formation TensorFlow Enterprise : Optimisation et Déploiement pour l’Entreprise

Sur devis

  • 5 journées
  • présentiel
  • 8 personnes max.
Réf. : NXC341
8 personnes max.
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Tarif intra-entreprise : sur devis
Présentiel et passage de certification sur devis
5 journées
présentiel

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, 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

26 554 formations · 25 pays

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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

  • 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

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 Formation 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 Formation 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 Formation 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, 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

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.

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

Que sait-on faire à l'issue de la formation TensorFlow Enterprise ?+
Les participants savent 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 et sécuriser, monitorer et maintenir des modèles ML en production. Ce sont les objectifs annoncés du parcours TensorFlow Enterprise de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation TensorFlow Enterprise ?+
Jour 1 : Introduction à TensorFlow Enterprise et écosystème. Jour 2 : Optimisation des modèles TensorFlow pour la production. Jour 3 : Déploiement industriel de modèles sur Google Cloud. Jour 4 : Sécurité, fiabilité et gestion du cycle de vie. Jour 5 : MLOps et meilleures pratiques pour l’Enterprise. Le parcours TensorFlow Enterprise se déroule sur 5 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation TensorFlow Enterprise sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur QCM à la fin de chaque journée, réalisation d’un projet fil rouge industriel filant sur toute la semaine et evaluation continue par des exercices pratiques sur le cloud. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours TensorFlow Enterprise, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation TensorFlow Enterprise ?+
La formation TensorFlow Enterprise est chiffrée sur devis. Le montant dépend du nombre de participants, du format et de l'adaptation du programme à votre contexte. Le devis détaillé est envoyé sous 24 h, et le tarif intra-entreprise couvre tout le groupe dès le deuxième participant.
Quelle est la durée de la formation TensorFlow Enterprise ?+
5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation TensorFlow Enterprise est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation TensorFlow Enterprise 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 Enterprise ?+
Maîtrise de Python, expérience en machine learning et connaissance des principes fondamentaux de TensorFlow Standard.
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation TensorFlow Enterprise ?+
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 Enterprise ?+
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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