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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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Découvrez les principaux défis éthiques posés par l’intégration de l’IA dans l’enseignement supérieur en 2026 : biais, confidentialité, équité et plus encore. Analyse prospective pour les formateurs et établissements.
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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
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.
La formation TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA 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 TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA, 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 TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA 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.
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.
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.
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.
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.
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.
Public
Ingénieurs data, data scientists, architectes cloud, ML engineers désirant industrialiser leurs modèles avec TensorFlow dans un contexte d’entreprise
Prérequis
Maîtrise du Python, connaissances de base du deep learning et de l'environnement cloud (GCP ou équivalent)

Nos formations sont éligibles à de nombreux dispositifs de financement : OPCO, Pôle emploi et FNE. Nous vous accompagnons dans vos démarches pour mobiliser ces aides et faciliter l'accès à la formation.
Nos tarifs reflètent notre engagement à vous accompagner avec l'excellence : chaque formation est conçue et animée par des formateurs soigneusement recrutés pour leur expertise et leur pédagogie, afin de garantir un accompagnement de haut niveau.
Nous ne proposons pas le financement via le CPF : ce choix est motivé par notre engagement qualité et la volonté de vous protéger face à la recrudescence d'arnaques sur ce dispositif.
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