La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA sont : Maîtrise du Python, connaissances de base du deep learning et de l'environnement cloud (GCP ou équivalent). Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement Industriel de vos Modèles IA est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

TensorFlow Enterprise : Maîtriser le Déploiement... | Learni

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 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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Réponse sous 24hSans engagement100% gratuit

Plus que 5 places disponibles ce mois-ci

10 places par session maximum — 7 déjà prises

FormatParticipantsDateCoordonnées

Quel format préférez-vous ?

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, 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.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

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 :

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.

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

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.