Nos formations pour vos projets

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

Maîtriser les bases d'Excel : formules, mise en forme, graphiques.

Concilier projets IA/IoT et conformité : RGPD, minimisation, sécurité des données.

Concevoir des architectures réseau segmentées et sécurisées.

Méthodes d'identification, d'évaluation et de traitement des risques et opportunités.

Mesurer les impacts business et organisationnels des technologies data et IA.

Choisir, valider et comparer ses modèles : validation croisée, métriques, sur-apprentissage.

Collecter, indexer et visualiser les logs applicatifs avec la suite Elastic.

Administrer Windows Server (2019/2022/2025) : AD, GPO, rôles, services.

Développer des interfaces avec React : composants, hooks, état, appels d'API.

Formations – General Data Protection Regulation (GDPR)

Méthodologie de conception d'architectures sur Google Cloud.

Développer des applications avec l'API Claude : messages, outils, vision, bonnes pratiques.

Installer, configurer, sauvegarder et sécuriser MySQL/MariaDB.

Mettre en œuvre la distribution Cloudera : outils, sécurité et développement.

Pratiquer l'écoute active : reformulation, questionnement, empathie.

Initiation à l'écosystème Spring : injection, AOP, données, sécurité.

Mettre en place une chaîne d'intégration continue complète avec pipeline, qualité de code et tests automatisés.

Modéliser un entrepôt de données : schémas en étoile et flocon, dimensions, faits.

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

Prise en main pratique de la virtualisation et de ses principaux composants.

Préparer et réussir ses entretiens de recrutement.

Segmenter les données (k-means, DBSCAN, CAH) et réduire la dimension (ACP, t-SNE, UMAP).

Rôle et posture du manager dans une organisation agile : leadership et responsabilisation.

Maîtriser les concepts objet : classes, héritage, polymorphisme, encapsulation.

Techniques d'élicitation, formalisation, priorisation et traçabilité des exigences ; gestion des changements et matrice de couverture jusqu'à la recette.

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

Recrutement, GPEC et expérience collaborateur augmentés par l'IA.

Administrer Windows 11 rôles, services.

Provisionnement et gestion du stockage bloc pour les VM avec OpenStack Cinder.

Approfondir l'écosystème Spring : injection, AOP, données, sécurité.

Administrer un cluster : scaling, ingress, stockage, ConfigMaps/Secrets, mises à jour progressives.

Fonctions avancées, tableaux structurés et analyses dans Excel.

Comparer approches ETL et ELT et choisir la bonne stratégie d'intégration de données.

Administration de Proxmox VE (KVM/LXC) : cluster, HA, stockage Ceph et sauvegarde. Alternative VMware plébiscitée.

Déléguer des tâches de développement à Claude Code : workflows agentiques, revue, refactoring.

Découvrir Apache Spark : RDD, DataFrames, Spark SQL et exécution distribuée.

Aller plus loin avec React : gestion d'état avancée, performance, tests, patterns.

S'initier à l'apprentissage par renforcement : agents, récompenses, Q-learning.

Prévenir et résoudre les conflits interpersonnels au travail.

Développer efficacement avec MySQL : schémas, requêtes, transactions.

Principes et mise en œuvre d'une architecture de sécurité Zero Trust.

Premiers repères sur l'IA et l'apprentissage automatique, sans prérequis techniques.

Cartographie des cadres réglementaires 2026 (NIS2, DORA, AI Act, Cyber Resilience Act) et démarche de mise en conformité.

Créer des microservices avec Spring Boot : API REST, configuration, résilience.

S'affirmer sans agressivité : dire non, formuler une demande, recadrer.

Prototyper et livrer des applications par prompts avec les plateformes de vibe coding, et en maîtriser les limites.

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

Automatiser l'administration système avec PowerShell et Bash.

Configuration et administration de Jira : schémas, droits, automatisations.

Principes de gouvernance IT par la direction selon la norme ISO/IEC 38500.

Mettre en œuvre des flux d'intégration avec les principaux ETL du marché.

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

Comprendre les réseaux de neurones : architecture, entraînement, fonctions d'activation.

Prospection, préparation d'entretiens et propositions commerciales avec l'IA.

Mesure et réduction de l'empreinte environnementale des workloads cloud ; démarche RSE.

Cartographie et urbanisation du système d'information : couches, zones et trajectoire.

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

Créer des applications hybrides avec Ionic et les technologies web.

Mettre en œuvre le protocole MCP pour relier agents IA, outils et données de l'entreprise.

Développer des applications Spark performantes en Python/Scala : jobs, optimisation, streaming.

Concevoir une architecture microservices : découpage, communication, observabilité.

Développer avec Vue.js 3 : Composition API, composants, réactivité, écosystème.

Évaluer les enjeux d'une stratégie de conteneurisation : cas d'usage, sécurité, organisation.

Administrer MariaDB : réplication, sauvegardes, supervision.

Mettre en œuvre VLAN, trunking et routage inter-VLAN avancé.

Comprendre les modèles data-driven des fintechs et grandes plateformes.

Mettre en œuvre les principaux design patterns en Java.

Synthétiser et analyser ses données avec les TCD.

Écrire des scripts shell robustes pour automatiser les tâches.

Posture et outils du coach agile pour accompagner équipes et organisations.

Approfondir la théorie : rétropropagation, optimisation, régularisation, architectures.

Premiers pas avec Talend : environnement, jobs simples et bonnes pratiques.

Décrire son infrastructure en HCL et provisionner des ressources multi-cloud avec Terraform.

Mettre en pratique les principes d'IA responsable dans ses projets.

Priorisation, arbitrage et pilotage d'un portefeuille de projets alignés sur la stratégie.

Développer des applications PHP avec Symfony : contrôleurs, Doctrine, formulaires.

Mettre en place la collecte de métriques, PromQL, alerting et tableaux de bord Grafana.

Fondamentaux du développement sécurisé, principales vulnérabilités et sensibilisation des équipes aux réflexes de codage sécurisé.

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

Renforcer la confiance en soi et l'affirmation dans ses relations professionnelles.

Comprendre le traitement du langage et les architectures des modèles génératifs.

Structurer un recadrage constructif avec la méthode DESC.

Développer des traitements Spark en Java : API, jobs batch et streaming.

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.

Durcir images, runtime et cluster : scan d'images, RBAC, network policies, secrets.

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

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

Concevoir, entraîner et déployer des réseaux profonds avec TensorFlow et Keras.

Concevoir des interfaces cohérentes avec les principes Material Design.

Installer, configurer et administrer Jenkins ; concevoir des pipelines déclaratifs.

Techniques avancées de scripting : fonctions, signaux, industrialisation.

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

Analyser et restituer des données massives avec des visualisations et un récit percutants.

Installer et administrer PostgreSQL : rôles, sauvegardes, maintenance.

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

Différences entre hyperviseurs bare-metal (Type 1) et hébergés (Type 2) et cas d'usage.

Approfondir Symfony : services, événements, sécurité, performance.

Automatiser Excel avec ses premières macros VBA.

Maîtrisez les fondamentaux de n8n et entrez dans l’univers de l’automatisation. Apprenez à créer des workflows, connecter vos outils et automatiser les tâches répétitives pour gagner en efficacité et optimiser vos processus métier.

Développer des modèles profonds avec PyTorch : tenseurs, autograd, entraînement et transfert learning.

Entraîner des modèles à l'échelle avec Spark MLlib : pipelines, features, évaluation.

Principes du Data Mesh : domaines propriétaires, données comme produit, plateforme en libre-service et gouvernance fédérée. Conditions de réussite et pièges.

Panorama pratique des méthodes d'analyse à grande échelle : outils, démarches, cas concrets.

Virtualisation open source basée sur Xen ; administration et migration via Xen Orchestra.

Mettre en œuvre le contrôle d'accès obligatoire sous Linux.

Maîtriser C# et l'écosystème .NET pour développer tout type d'application.

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

Écrire un code lisible et maintenable : nommage, fonctions, refactoring.

Organisation, exercices et communication de crise cyber (exigences NIS2).

Techniques de sécurisation des applications : tests, revue de code et durcissement face aux attaques.

Comprendre la logique algorithmique qui sous-tend les systèmes d'IA.

Anticiper les transformations métiers induites par l'IA.

S'approprier les fondamentaux UX/UI pour concevoir des interfaces utiles et utilisables.

Réglage des performances, capacity planning et optimisation compute/stockage/réseau.

Appliquer le processus OSBD pour des échanges apaisés et constructifs.

Développer avec PostgreSQL : types avancés, fonctions, performance.

Approfondir le langage HCL : modules, variables, state, workspaces et bonnes pratiques d'industrialisation.

Fonctionnement d'une équipe Scrum : rôles, événements et artefacts.

Cadrer et piloter un projet data science : cycle de vie, rôles, industrialisation.