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Maîtriser Vertex AI sur Google Cloud : Déploiement, Formation et MLOps

Réf. : TQV796
8 personnes max.
3300 € HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
3 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Comprendre le positionnement de Vertex AI au sein de l’écosystème Google Cloud
  • Savoir créer, entraîner, déployer et monitorer des modèles ML avec Vertex AI
  • Mettre en place des pipelines automatisés de machine learning (MLOps) sur Vertex AI
  • Gérer les datasets, versionner les modèles et orchestrer des workflows ML complexes
  • Superviser, monitorer et optimiser la performance des modèles en production

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 Vertex AI sur Google Cloud pour le déploiement, la formation et les MLOps, 70 % des projets IA restent bloqués en prototype, gaspillant en moyenne 150 000 € par initiative en ressources inutilisées.

  • Chaque erreur de déploiement ou de pipeline MLOps génère des incidents critiques, avec des coûts de remédiation avoisinant 50 000 € par occurrence et des downtimes de 48 heures en production.

  • Votre entreprise perd ainsi 30 % de ROI sur ses investissements IA, tandis que vos concurrents accélèrent leur transformation numérique.

  • Chaque trimestre sans expertise expose votre carrière à des échecs stratégiques et des pertes de parts de marché irreversibles.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Introduction et Fondamentaux de Vertex AI

Présentation des concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle sur Google Cloud Platform. Tour d’horizon de Vertex AI : architecture, modules clés, atouts par rapport à AI Platform. Découverte de l’interface, gestion des permissions et configuration du projet.

Module 2Chargement des Données et Préparation des Projets ML

Gestion et importation de datasets avec Vertex AI Dataset, annotation automatique et gestion de cycle de vie des jeux de données. Prise en main du stockage sur GCS et bonnes pratiques. Premiers notebooks Vertex AI Workbench et gestion collaborative des projets.

Module 3Entraînement de Modèles et Déploiement avec Vertex AI

Création d’expériences d’entraînement avec AutoML et modèles personnalisés. Lancement de jobs d’entraînement sur GPU/TPU, suivi des métriques, hyperparameter tuning. Fonctions de déploiement de modèles : endpoint, A/B testing, opérations scalables et sécurité des API. Optimisation des coûts et performances.

Module 4MLOps, Pipelines et Orchestration sur Vertex AI

Introduction au MLOps, création de pipelines automatisés avec Vertex AI Pipelines (Kubeflow). Définition et versionning des modèles, gestion de l’expérimentation, CI/CD pour modèles ML déployés. Notions de sécurité et de monitoring avancé (logs, alerting, retraining déclenché automatiquement).

Module 5Supervision, Monitoring & Optimisation des Modèles ML en Production

Supervision de l’usage et des performances des endpoints ; monitoring du modèle en production (drift, bias, latence). Stratégies de réentraînement automatisé, gestion de la conformité et gouvernance des données. Cas pratiques : déploiement de bout en bout, retour d’expérience et optimisations opérationnelles.

Méthode d'évaluation

  • Étude de cas fil rouge par équipes : déploiement complet d’un modèle ML avec Vertex AI
  • QCM en fin de formation sur l’ensemble des fonctionnalités abordées
  • Évaluation continue au travers de mini-projets pratiques

Méthode d'apprentissage

  • Sessions interactives et démonstrations sur GCP
  • Projets pratiques avec jeux de données réels
  • Accès à un support de formation détaillé (PDF, notebooks, scripts YAML/Python)
  • Quiz et retours individualisés sur les travaux pratiques

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Maîtriser Vertex AI sur Google Cloud : Déploiement, Formation et MLOps 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Maîtriser Vertex AI sur Google Cloud : Déploiement, Formation et MLOps, 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 Vertex AI sur Google Cloud : Déploiement, Formation et MLOps 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
★★★★★

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

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
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TomFormation AWS — Cloud Practitioner
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Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
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NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
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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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