Nos formations pour vos projets

Intégrer l'IA dans sa roadmap produit : cas d'usage, faisabilité, priorisation.

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.

Prendre en main les outils d'IA générative appliqués au design graphique.

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.

Bâtir sa feuille de route IA : cas d'usage, ROI, organisation, risques.

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.

Exploiter les assistants de code IA pour accélérer développement et tests.

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.

Automatiser ses processus avec l'IA : de la bureautique aux workflows métier.

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).

Recrutement, GPEC et expérience collaborateur augmentés par l'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.

Prospection, préparation d'entretiens et propositions commerciales avec 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).

Intégrer l'IA générative dans ses tâches quotidiennes : rédaction, synthèse, recherche, préparation de réunions. Ateliers pratiques sur cas réels et règles d'usage en entreprise.

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.

Intégrer l'IA tout au long des étapes d'un projet

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.

Concevoir contenus, campagnes et visuels avec l'IA générative : brief, génération, itération, contrôle de la marque. Mesure de performance et cadre juridique des contenus produits.

Automatiser l'analyse d'écarts, la production de reporting et la revue de documents financiers avec l'IA. Limites, contrôle et traçabilité des résultats.

Introduction aux services Big Data et ML de Google Cloud.

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

Analyse et comparaison de contrats, recherche documentaire, rédaction assistée. Vérification des sources, confidentialité et responsabilité professionnelle.

Sourcing assisté, analyse d'offres, préparation de négociation et suivi fournisseurs avec l'IA générative.

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.

Identifier les usages pertinents, cadrer les pratiques de l'équipe, arbitrer les gains de temps et accompagner les résistances. Construction d'une charte d'usage.

Concevoir des parcours, supports et évaluations avec l'IA. Personnalisation des apprentissages et posture du formateur face aux outils génératifs.

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

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

Recenser les cas d'usage, évaluer valeur et risque, choisir les architectures (API, RAG, agents), estimer les coûts et construire une trajectoire d'industrialisation.