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Docaposte Institute
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Présentiel Distanciel

Formation IA dans le cloud

Apprendre les bonnes bases pour le déploiement d’une IA sécurisée et performante dans le cloud en optimisant les couts.

Référence formation :
MOD_20261918
Durée :
14 heures
Satisfaction :
Prix :
1580 € HT
Pré-inscription

Présentation de la formation

Objectifs pédagogiques

  • Analyser des cas d’usage d’IA et choisir les services cloud adaptés (compute, données, IA managée)
  • Mettre en œuvre un pipeline d’inférence bout en bout (ingestion, prétraitement, modèle, exposition)
  • Configurer la sécurité, la gouvernance des données et les coûts pour des charges IA
  • Intégrer des services d’IA managés (vision, langage, recherche) dans une application
  • Automatiser le déploiement et la supervision (CI/CD, MLOps, surveillance et logs)

Public visé

  • Ingénieurs data/IA, développeurs cloud, architectes techniques en contexte entreprise
  • Équipes projets souhaitant industrialiser des cas d’usage IA sur Azure/AWS/GCP, en environnement IT gouverné

Prérequis

  • Connaissances de base en Python ou équivalent
  • Notions d’architecture cloud (réseaux, stockage, …)

Jour 1 – Fondamentaux de l’IA dans le cloud et architecture de bout en bout

 

Session du matin :

  • Panorama des services IA cloud : compute (CPU, GPU, serverless), données (lakehouse), IA managée
  • Architecture d’un pipeline d’inférence : flux de données, prétraitement, modèle, API, scalabilité
  • Critères de choix : latence, coûts, conformité, localisation des données

 

Session de l’après-midi :

  • Sécurité et gouvernance : identités, secrets, segmentation réseau, gestion des données sensibles
  • Observabilité et coûts : logs, métriques, traces, dimensionnement et optimisation
  • Modèle d’exploitation : rôles, runbooks, SLA/SLO et responsabilités

 

TP / Exercice :

  • Concevoir et déployer un pipeline d’inférence minimal dans le cloud (modèle pré-entraîné + API + mesure latence/coût)

 

Points clés & takeaways :

  • Architecture type d’un service d’inférence cloud
  • Bonnes pratiques de sécurité, observabilité et maîtrise des coûts

 

Jour 2 – Intégration de services d’IA managés et industrialisation (MLOps)

 

Session du matin :

  • Intégration de services IA managés (vision, NLP, recherche vectorielle, embeddings)
  • Patterns RAG et recherche sémantique ; gestion des prompts et du contexte
  • Sécurisation des endpoints : quotas, rate limiting, filtrage

 

Session de l’après-midi :

  • CI/CD et MLOps : packaging, registre de modèles, déploiement, rollback
  • Supervision : drift, qualité des données, alerting
  • Étude de cas : arbitrages coûts / performance / conformité

 

TP / Exercice :

  • Intégrer un service IA managé dans une API + mettre en place un pipeline CI/CD avec supervision

 

Points clés & takeaways :

  • Intégration sécurisée de services IA managés
  • Premiers jalons d’industrialisation (CI/CD, MLOps)
Télécharger le programme .pdf

Dernière mise à jour le 24 septembre 2026

Prochaines sessions

Modalités pratiques et pédagogiques

Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :

  • Formation en présentiel
    • En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
    • En individuel (monitorat)
    • En journée ou en cours du soir (sur demande spécifique)
  • Formation en distanciel
    • Distanciel synchrone
    • Distanciel asynchrone

  • Alternance d’apports théoriques et de mises en pratique contextualisées.
  • Progression pédagogique structurée, de la compréhension à la mise en œuvre opérationnelle.
  • Pédagogie immersive favorisant une mise en application immédiate des compétences.
  • Formation interactive et participative s’appuyant sur des ateliers pratiques, études de cas et échanges collectifs (+ 60 % du temps de formation.)
  • Séquences pédagogiques rythmées et évaluations formatives régulières pour renforcer l’ancrage des apprentissages.
  • Supports de cours, ressources documentaires et références mis à disposition par le formateur

En amont de la formation (évaluation en ligne dans l’extranet apprenant)

  • Recueil des besoins et des attentes des participants.
  • Auto-positionnement permettant d’évaluer le niveau initial des apprenants.

 

Tout au long de la formation

  • Évaluations continues réalisées par le formateur à travers des questions orales, exercices, QCM, études de cas et mises en situation pratiques.

À l’issue de la formation (évaluations en ligne dans l’extranet apprenant)

  • Auto-positionnement afin de mesurer l’acquisition des compétences visées.
  • Validation de l’acquisition des compétences par le formateur
  • Questionnaire de satisfaction « à chaud » à l’issue de la formation
  • Questionnaire de satisfaction « à froid », 45 jours après la formation afin d’évaluer l’ancrage des acquis et leur mise en application en situation professionnelle.

Nous consulter.

Nos formations peuvent être adaptées à certaines conditions de handicap. Nous contacter pour toute information et demande spécifique.

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