Nos formations pour vos projets

Tour d'horizon des usages IA sectoriels et de leurs retours d'expérience.

Découverte d'OpenStack et de ses composants pour le cloud privé / souverain.

Découverte des services GCP et des concepts d'architecture cloud.

Panorama du cloud : modèles de services (IaaS/PaaS/SaaS), de gouvernance, enjeux clés et grands principes d'architecture.

Piloter un projet IA de bout en bout : cadrage, données, modèle, déploiement, adoption.

Prise en main technique des principaux services AWS (compute, stockage, réseau, IAM).

Passerelle GCP à destination des praticiens AWS : équivalences de services.

Tour d'horizon des services fondamentaux : compute, stockage, réseau et bases de données.

Cas d'usage IA en finance : scoring, détection de fraude, conformité.

Installation, configuration et administration d'une plateforme OpenStack.

Passerelle GCP à destination des praticiens Azure : équivalences de services.

Principes de la virtualisation et articulation avec les environnements cloud.

Usages de l'IA en santé : aide au diagnostic, imagerie, parcours patient.

Méthodes et outils de migration d'infrastructures et d'applications vers AWS.

Méthodologie de conception d'architectures sur Google Cloud.

Concepts du cloud native : microservices, conteneurs, orchestration et CI/CD.

Robotique médicale et IA : assistance chirurgicale, logistique hospitalière.

Exploitation, supervision et maintenance d'un cloud OpenStack en production.

Déploiement et gestion des machines virtuelles et du réseau sur Compute Engine.

Conception et déploiement d'applications sans serveur (FaaS, architectures event-driven).

IA au service de la défense : détection d'anomalies, réponse à incident, menaces IA.

Provisionnement d'une infrastructure OpenStack en Infrastructure as Code avec Terraform.

Développement d'applications cloud-native sur GCP (Professional Cloud Developer).

Stratégies et méthodes de migration (les 6R), trajectoire et gestion des risques.

Souscription, gestion des sinistres et relation client augmentées par l'IA.

Provisionnement d'infrastructure AWS en Infrastructure as Code avec Terraform.

Conception et gestion du réseau sur Google Cloud (VPC, interconnexion, sécurité).

Enjeux de sécurité, modèle de responsabilité partagée, IAM, chiffrement, journalisation et posture (CSPM).

Personnalisation des apprentissages et outils pédagogiques dopés à l'IA.

Stratégies de sauvegarde/restauration des workloads conteneurisés avec Kasten by Veeam.

Prise en main de BigQuery : requêtage, modélisation et cas d'usage analytiques.

Architecture physique et logique d'un data center : énergie, réseau, résilience.

Anticiper les transformations métiers induites par l'IA.

Provisionnement d'infrastructure Azure en Infrastructure as Code avec Terraform.

Conception d'un entrepôt de données BigQuery : performance, coûts et administration.

Écosystème monétique, flux de paiement et normes associées. Hors périmètre cloud, à déplacer vers un domaine Paiement / PCI DSS.

Mettre l'IA au service de la data science : modèles avancés, AutoML.

Comprendre la complémentarité homme-machine dans les systèmes robotisés.

Introduction aux services Big Data et ML de Google Cloud.

Choix d'architecture entre fournisseurs, interopérabilité et pilotage d'un environnement hybride.

Algorithmes de perception, planification et contrôle pour la robotique.

Coupler capteurs IoT et IA pour la maintenance prédictive et l'optimisation.

Industrialisation des modèles ML sur GCP. Syllabus mis à jour : transition Vertex AI vers Gemini Enterprise Agent Platform.

Conception d'une Landing Zone, cadres Well-Architected, gouvernance, tagging et conformité.

Panorama des architectures, protocoles et usages de l'IoT.

Renforcer la sécurité opérationnelle grâce aux apports de l'IA.

Mise en place de pipelines CI/CD sur Google Cloud.

Enjeux de souveraineté, qualification SecNumCloud (ANSSI) et offres de confiance. Fort intérêt secteur public.