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Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h
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TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA

Réf. : BEQ559
8 personnes max.
À partir de 5500 € HT / par personne
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Comprendre l'écosystème TensorFlow Enterprise et ses apports spécifiques
  • Optimiser, sécuriser et fiabiliser des modèles de machine learning en production
  • Déployer des modèles à grande échelle via Google Cloud Platform (GCP) et Kubernetes
  • Mettre en place le monitoring, l’A/B testing et la gestion des versions de modèles
  • Automatiser le machine learning avec TFX (TensorFlow Extended)
  • Assurer la conformité et la sécurité des déploiements IA en entreprise

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 du déploiement industriel de vos modèles IA avec TensorFlow, 85 % des projets ML restent bloqués en prototype, gaspillant en moyenne 250 000 € de R&D par initiative.

  • Les incidents liés à des déploiements défaillants provoquent 40 % des downtimes cloud en entreprise, avec un coût horaire dépassant 30 000 € et des pertes de revenus cumulées à 1 M€ annuels.

  • Votre carrière et celle de votre équipe sont compromises par des audits internes défavorables, tandis que vos concurrents captent 25 % de parts de marché supplémentaires grâce à une IA scalée.

  • Chaque mois sans expertise expose votre business à des failles de sécurité et une obsolescence accélérée.

Imed BEN AMOR
Imed BEN AMOR

Formateur Learni · Expert Développement

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

Programme de la formation

Module 1Introduction à TensorFlow Enterprise et bonnes pratiques d’industrialisation

Présentation de TensorFlow Enterprise : overview, différences avec la version open-source, support GCP. Structuration d’un projet industriel IA : bonnes pratiques, cycle de vie des modèles, mise en place d’environnements reproductibles. Démonstration : préparation d’un environnement Google Cloud adapté aux workflows TensorFlow.

Module 2Optimisation, sécurité et gestion avancée des modèles

Optimisation des performances (TPUs, GPUs, distribution multi-nœuds), infrastructures managées (AI Platform, Vertex AI). Sécurisation des modèles IA : gestion des accès, régulation du trafic, monitoring de la fiabilité, sauvegardes/restaurations. Atelier : Déploiement d’un modèle TensorFlow en production avec surveillance avancée.

Module 3Déploiement industrialisé et MLOps avec TFX

Pipeline MLOps avec TensorFlow Extended (TFX) : ingestion, entraînement, validation, déploiement automatisé. Utilisation de Docker, Kubernetes et CI/CD pour la continuité des services. Mise en production sur GCP avec versioning et rollback. TP : Intégrer et monitorer une pipeline TFX complète.

Module 4Sécurité, conformité et exploitation en contexte entreprise

Gestion de la montée en charge, tolérance aux pannes, haute disponibilité. Conformité RGPD, auditabilité, logs et monitoring avancé. Protection des API, modèles et des données sensibles. Atelier pratique : sécurisation et audit d’un modèle déployé.

Module 5A/B testing, optimisation et maintenance

Mise en place de l’A/B testing, shadow deployment, monitoring post-prod, gestion des versions. Analyse des métriques d’usage, réglages continus, anticipation de la dérive. Préparer la maintenance, support long terme, documentation, gestion du support Google Cloud. Étude de cas complète : déploiement d’un projet IA abouti avec gestion du cycle de vie complet.

Méthode d'évaluation

  • Études de cas pratiques à la fin de chaque module
  • Projet fil rouge de déploiement de modèle IA sur GCP
  • Session de questions/réponses et validation orale
  • QCM de validation des acquis en fin de formation

Méthode d'apprentissage

  • Cours interactifs alternant théorie et pratique
  • Démonstrations et travaux dirigés sur infrastructure cloud
  • Mise à disposition d’un support de formation numérique
  • Accès à un espace de partage et d’entraide entre participants

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA 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 TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA, 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 TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA 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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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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA ?+
Le tarif individuel est de 5500 € HT. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA ?+
La formation dure 5 journées, en distanciel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise du Python, connaissances de base du deep learning et de l'environnement cloud (GCP ou équivalent)
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

Cette formation dans votre ville

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

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