Nos formations pour vos projets

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

Créer des applications sans coder avec les plateformes no-code/low-code du marché.

Développer des applications web avec ASP.NET Core MVC.

Comprendre ses réactions face au changement et développer son adaptabilité.

Structurer un récit à partir des données pour convaincre et faire décider.

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

Reconnaître et réguler ses émotions pour mieux coopérer et décider.

Allez plus loin avec n8n et concevez des automatisations puissantes et intelligentes. Maîtrisez les workflows avancés, API, intégrations et automatisations basées sur l’IA pour orchestrer des processus complexes et accélérer la transformation digitale de votre organisation.

Déployer et sécuriser des réseaux sans fil d'entreprise.

Déployer le référentiel général d'écoconception de services numériques : critères, preuves, gouvernance projet et articulation avec les équipes de développement.

Mettre en œuvre Kafka : topics, producteurs/consommateurs, Kafka Connect, bonnes pratiques.

Découvrir le rôle, les livrables et la boîte à outils du data analyst en entreprise.

Mesurer, diagnostiquer et optimiser les performances système.

Organiser la recette : stratégie, cahier de recette, jeux d'essai, pilotage des anomalies et prononcé de la validation. Articulation avec les tests techniques.

Collaborer efficacement dans les sites SharePoint.

Déléguer des tâches de développement à des agents : cadrage du contexte, découpage des tâches, revue et validation du code produit. Comparatif des environnements agentiques du marché.

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.

Déployer et superviser des modèles en production : CI/CD, monitoring, drift.

Lignes directrices pour la planification et la conduite d'audits de systèmes de management.

Conception de la HA et du PRA/PCA : clustering, réplication et bascule.

Appliquer les règles d'ergonomie web pour améliorer l'expérience utilisateur.

Approfondir ASP.NET Core : middleware, sécurité, performance, déploiement.

Exploiter une base Oracle au quotidien : instances, stockage, sauvegardes.

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

Développer des applications Android natives en Kotlin.

Construire rapports et tableaux de bord interactifs : Power Query, modèle, DAX, publication.

Étude du Top 10 OWASP (web et LLM), exploitation et remédiation des failles applicatives les plus répandues.

Mettre en œuvre les exigences opérationnelles d'une IA responsable : traçabilité des jeux de données, détection des biais, explicabilité des modèles, dispositifs de contrôle humain et suivi des dérives.

Développer des applications robotiques avec ROS.

Utiliser les outils de la PNL pour mieux comprendre et se faire comprendre.

Planification, suivi et pilotage d'un projet avec Microsoft Project.

Passer du monitoring à l'observabilité : traces, métriques, logs et APM.

Concevoir et orchestrer des agents autonomes : planification, outils, mémoire, supervision.

Concevoir des architectures de streaming : ingestion, fenêtrage, exactly-once, cas d'usage.

Mettre en place une démarche qualité : revues, métriques, dette technique, tests.

Acquérir les bases de Python pour la data : syntaxe, structures, NumPy, pandas.

Concevoir des API REST robustes avec .NET : contrats, versioning, sécurité.

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

Documentation et collaboration d'équipe avec Confluence.

Construire des pipelines GitLab CI/CD : stages, runners, artefacts, environnements et déploiements.

Atelier intensif : concevoir de bout en bout l'infrastructure as code d'un projet réel.

Approfondir DAX, la modélisation avancée et l'optimisation des rapports Power BI.

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

Panorama des enjeux (consolidation, coûts, agilité) et des solutions du marché.

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

Développer des sites conformes aux référentiels d'accessibilité (RGAA, WCAG).

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

Développer en PL/SQL : blocs, procédures, curseurs, exceptions.

Introduction aux cadres de mise à l'échelle de l'agilité (SAFe, LeSS, Nexus).

Découvrir l'environnement mainframe z/OS.

Concevoir des sites SharePoint : bibliothèques, listes, autorisations.

Piloter une démarche de conduite du changement : impacts, adhésion, ancrage.

Développer en Go : syntaxe, goroutines, interfaces, outillage.

Protéger la chaîne logicielle : gestion des secrets, signature d'artefacts, supply chain security.

Approfondir Python pour la data science : pandas avancé, visualisation, bonnes pratiques.

Comprendre la complémentarité homme-machine dans les systèmes robotisés.

Maîtrisez l'installation, l'exploitation et la sécurisation d'une IA open source hébergée en local, pour une utilisation souveraine et confidentielle en entreprise.

Orchestrer ses pipelines avec Airflow : DAGs, scheduling, capteurs, supervision et bonnes pratiques.

Classification, protection et gouvernance des données, gestion des accès et outils DSPM sur environnements hybrides.

Panorama de la suite Tableau : préparation, visualisation et partage des analyses.

Fondations KVM/QEMU/libvirt : brique de base des plateformes open source de virtualisation.

Structurer et délivrer une intervention orale avec aisance.

Chasse aux menaces et exercices collaboratifs offensifs/défensifs basés sur MITRE ATT&CK.

Parcours intensif pour acquérir l'ensemble du socle IA en une semaine.

Structurer ses API Node.js avec NestJS : modules, injection, validation.

Développer une application complète avec la pile MERN.

Acquérir les fondamentaux z/OS : TSO/ISPF, JCL, datasets.

Explorer, nettoyer et visualiser un jeu de données pour préparer la modélisation.

Protéger le réseau : pare-feu, VPN, détection et prévention d'intrusion.

S'initier aux modèles de données : entités, relations, schémas en étoile et bonnes pratiques.

Auditer l'accessibilité : méthodes, outils, plan de remédiation.

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

Pratiquer le SQL dans l'environnement DB2.

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

Bâtir un assistant RAG : ingestion, vectorisation, recherche augmentée, évaluation.

Modéliser, déployer et administrer un cluster Cassandra : réplication, compaction, tuning.

Articuler la gouvernance de l'IA avec ITIL, COBIT et la gestion des risques : comité IA, catalogue des usages, contrôles, indicateurs et rôles.

Pratiquer le développement piloté par les tests : cycle rouge-vert-refactor, mocks, couverture.

Créer des visualisations et tableaux de bord interactifs avec Tableau Desktop.

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

Identifier les données extra-financières issues du SI, organiser leur collecte et leur fiabilisation, préparer l'auditabilité du reporting de durabilité.

Algorithmes de perception, planification et contrôle pour la robotique.

Aller plus loin : types de contenu, flux, personnalisation avancée.

Acquérir les bases du C++ moderne : classes, RAII, STL.

Prendre en main R pour l'analyse statistique : import, manipulation, tests, graphiques.

Gérer la configuration de parcs de serveurs avec manifests, modules et Puppet Server.

Parcours intensif de formation des pilotes d'exploitation z/OS.

Comprendre l'évolution du DevOps vers le platform engineering : IDP, golden paths, self-service développeur.

Utiliser les mécaniques de jeu pour engager les équipes dans le changement.

Méthodes d'analyse, de détection et d'éradication des logiciels malveillants, du triage à la remédiation.

Apprivoiser son trac et transformer le stress en énergie positive.

Définition et pilotage d'objectifs par les OKR ; alignement stratégie/exécution.

Typer ses applications JavaScript avec TypeScript : types, interfaces, génériques, migration.

Mesurer et améliorer la qualité des données : profilage, règles, nettoyage, gouvernance.

Développer des applications analytiques et visualisations associatives avec Qlik Sense.

Création et gestion de VM de test/développement sur poste avec VirtualBox.

Développer des applications transactionnelles CICS sur mainframe.

Développer des applications s'appuyant sur DB2.

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

Produire du contenu audiovisuel avec les outils du marché.

Administrer MongoDB : réplication, sharding, sauvegardes, sécurité.

Former ses équipes à la maîtrise de l'IA conformément à l'article 4 du règlement européen (AI literacy).

Création, positionnement et animation d'un Project Management Office.

Aller plus loin avec R : tidyverse, programmation fonctionnelle, rapports reproductibles.

Générer, compléter et fiabiliser des tests unitaires et d'intégration avec l'IA ; automatiser la revue de code et l'analyse de dette technique.

Instrumenter ses applications avec le standard OpenTelemetry : traces distribuées, métriques et export vers les backends.

Exploiter JES2 : gestion des travaux et des sorties.

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

Développer des applications iOS natives en Swift.

Introduction aux services Big Data et ML de Google Cloud.

Développer et maintenir des applications Cobol en environnement z/OS.

Industrialiser la gestion de configuration et les déploiements applicatifs avec Ansible dans un pipeline CI/CD.

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

Concevoir des applications de dataviz sur mesure : principes visuels, bibliothèques et interactivité.

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

Créer des applications métier avec Power Apps et Power Automate sur SharePoint.

Méthodologie de cadrage, dimensionnement et conduite d'un projet de virtualisation.

Identifier ses facteurs de stress et mettre en place des stratégies durables de prévention.

Modéliser et prévoir des séries temporelles : décomposition, ARIMA, Prophet, évaluation.

Modéliser besoins et architecture avec les diagrammes UML 2.

Construire des applications React full stack avec Next.js : rendu serveur, routing, API.

Atelier pratique autour des outils OpenAI : texte, image et reconnaissance vocale.

Cartographier et modéliser les processus avec la notation BPMN : événements, passerelles, sous-processus. Du processus existant au processus cible.

Optimiser les performances MongoDB : index, agrégations, profiling.

Mettre en œuvre la haute disponibilité des bases : clusters, bascule, réplication.

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.

Principes, fonctionnement, typologies et principaux cas d'usage de la blockchain, sans prérequis technique.

Piloter MVS : commandes, incidents, procédures d'exploitation.

Exigences de conformité (traçabilité, cloisonnement, audit) appliquées à la virtualisation.

Communiquer efficacement dans un projet : instances, supports, parties prenantes.

Maintenir des applications développées avec l'AGL PacBase.

Déployer une plateforme conteneurisée sur Azure (AKS) avec Terraform et les pratiques GitOps.

Mettre en pratique les réseaux locaux TCP/IP : câblage, commutation, diagnostic.

Cartographier les métiers de la donnée et leurs interactions : analyst, scientist, engineer, MLOps.

Comprendre l'architecture BI de bout en bout : sources, intégration, stockage, restitution.

Cadrage d'une sortie de VMware : évaluation, choix de plateforme, migration des VM et du stockage, PRA.

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

Expliquer les prédictions de ses modèles et répondre aux exigences de transparence (AI Act).

Mettre en place une démarche GPEC alignée sur la stratégie.

Maîtriser les dépendances et l'intégrité des artefacts : génération de SBOM, niveaux SLSA, signature et vérification. Exigences issues du Cyber Resilience Act et de NIS2.

Maîtriser Python et ses bibliothèques pour développer des applications d'IA.

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

De la découverte produit à la mise sur le marché : Design Thinking, discovery et delivery.

Développer côté serveur avec Node.js : modules, asynchronisme, Express, API REST.

Évaluer les impacts des IA génératives sur l'architecture, la sécurité et les processus SI.

Déployer et exploiter HBase pour le stockage colonne à large échelle.

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

Gérer les fichiers VSAM avec les services AMS.

Conduire un audit d'accessibilité : critères et tests du RGAA, outillage, échantillonnage, rédaction de la déclaration d'accessibilité et plan de mise en conformité.

Modèles, macros, espaces et administration avancée de Confluence.

Déployer et gouverner Microsoft 365 Copilot : prérequis, sécurité, adoption.

Définir et opérer une stratégie de sauvegarde/restauration fiable.

Mesurer et analyser la performance marketing : segmentation, attribution, tableaux de bord.

Méthodes d'apprentissage continu, veille personnelle, identification de ses compétences transférables et construction d'un plan de développement.

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

Concevoir et entraîner des CNN pour l'analyse d'images.

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

Intégrer des critères environnementaux et sociaux dans les achats IT, dialoguer avec les fournisseurs et suivre les engagements dans la durée.

Construction d'un business case et calcul du retour sur investissement d'un projet SI.

Développer en PHP moderne : syntaxe, POO, accès aux données, sécurité.

Mécanismes cryptographiques de la blockchain (hachage, signatures, clés, consensus) et sécurisation des smart contracts.

Faire du feedback un levier de progression : méthode, posture, cas difficiles.

Intégrer la sécurité dès le développement : OWASP, validation, authentification.

Durcir son annuaire AD : tiering, comptes à privilèges, détection des attaques courantes.

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

Adapter et déployer des modèles ouverts : fine-tuning, quantization, inférence on-premise.

Développer avec la base graphe Neo4j : modélisation, Cypher, requêtes.

Mettre en œuvre détection, classification et segmentation d'images.

Découvrir la plateforme unifiée Fabric : OneLake, dataflows, lakehouse et intégration Power BI.

Mettre en œuvre CI/CD, IaC et supervision sur AWS : CodePipeline, CloudFormation, CloudWatch.

Déterminer son rôle (fournisseur, déployeur), classer ses systèmes par niveau de risque, constituer la documentation technique et organiser la surveillance après commercialisation.

Comprendre le périmètre et le calendrier de l'EAA, identifier les obligations pour les services numériques et organiser la mise en conformité (gouvernance, preuves, sanctions).

Usage des copilots et de l'IA pour la planification, le reporting et l'automatisation des tâches projet.

Sécuriser ses bases : droits, chiffrement, audit, durcissement.

Développer des applications web robustes avec Django : modèles, vues, ORM, admin.

Définir des indicateurs et objectifs de service, gérer un budget d'erreur, organiser l'astreinte et les post-mortems sans blâme. Articulation avec les pratiques DevOps existantes.

Animer, réguler et faire coopérer une équipe dispersée ou en télétravail.

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

Intégrer Copilot dans ses usages quotidiens Microsoft 365.

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

Techniques NLP : tokenisation, embeddings, classification, extraction d'information.

Mettre en œuvre le pattern GitOps : Git comme source de vérité, synchronisation et rollback avec ArgoCD.

Déployer une supervision d'infrastructure : sondes, seuils, alertes, tableaux de bord.

Accélérer préparation, analyse et restitution grâce aux assistants IA intégrés à Power BI et Excel.

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

Parcours progressif des concepts de base jusqu'aux architectures avancées et hyperconvergées.

Identifier les vulnérabilités typiques du code généré, mettre en place garde-fous, analyse statique et politique de contribution. Enjeux de licence et de propriété intellectuelle.

Sécuriser ses applications IA : injections de prompt, fuites de données, garde-fous, évaluation.

Découvrir Rust : ownership, borrow checker, cargo, écosystème.

Indexer et rechercher des contenus à grande échelle avec Elasticsearch.

Cartographie et optimisation des chaînes de valeur pour accélérer la livraison.

Menace quantique, algorithmes post-quantiques (FIPS 203/204/205) et stratégie de migration cryptographique.