Migrer des modèles TensorFlow vers la dernière version
Vos analystes en traitement du langage adaptent leurs pratiques à un nouvel outil, une nouvelle version ou un nouveau référentiel sans perdre la maîtrise acquise.
En bref
- Résultat
- Vos analystes en traitement du langage adaptent leurs pratiques à un nouvel outil, une nouvelle version ou un nouveau référentiel sans perdre la maîtrise acquise.
- Idéal pour
- Équipes qui changent d'outil, de version ou de référentiel sur le thème TensorFlow.
- Objectifs pédagogiques
- À l'issue de la formation, vous serez capable de : adapter la migration de modèles TensorFlow de versions antérieures vers la dernière version ; migrer l'entraînement de réseaux neuronaux depuis d'anciennes architectures vers TensorFlow ; adapter les scripts TensorFlow pour une compatibilité avec la nouvelle version ; revoir la conversion d'anciens modèles en format TensorFlow moderne ; maîtriser TensorFlow pour optimiser la reconnaissance d'images.
- Livrables
- Programme du niveau, support de session, évaluation des acquis et attestation détaillée par participant.
- Prérequis
- Pratique du sujet avec l'outil ou le référentiel précédent ; positionnement par questionnaire.
- Durée
- 1 à 2 jours
- Tarif
- À partir de 1 112 € HT par jour.
Exemple construit
Un service change de version d'outil ou de référentiel et doit adapter la migration de modèles TensorFlow de versions antérieures vers la dernière version sans interrompre son activité. Le niveau 2.2 organise la transition et traite les cas de reprise.
Ce niveau de migration et de changement de version sur le thème TensorFlow s'adresse aux analystes en traitement du langage dont l'outil, la version ou le référentiel évolue, dans les sociétés de gestion, les banques de marché et les fonctions de risque, où chaque modèle de valorisation, de risque ou de scoring doit être documenté, validé, surveillé et présentable à la direction, à l'audit interne et au superviseur. Il compare l'ancien et le nouveau, traite les cas de reprise et sécurise la période de transition, pendant laquelle les erreurs sont les plus fréquentes.
Programme en modules
Le programme de ce niveau 2.2 sur le thème TensorFlow est organisé en 5 modules, ajustés avec vous avant la session à partir de vos documents et de vos situations de travail. À l'issue de la session, les participants sont capables de mettre en œuvre chaque module dans leur contexte, dans votre organisation ou chez un prestataire du secteur.
Module 1 : Adapter la migration de modèles TensorFlow de versions antérieures vers la dernière version
Ce qui change : comparaison de l'ancien et du nouveau, impacts sur vos documents et vos données.
Module 2 : Migrer l'entraînement de réseaux neuronaux depuis d'anciennes architectures vers TensorFlow
Reprise d'un cas existant dans le nouvel outil ou le nouveau référentiel.
Module 3 : Adapter les scripts TensorFlow pour une compatibilité avec la nouvelle version
Cas de transition : coexistence, contrôles et traçabilité pendant la bascule.
Module 4 : Revoir la conversion d'anciens modèles en format TensorFlow moderne
Procédure de migration pour l'équipe et points de vigilance.
Module 5 : Maîtriser TensorFlow pour optimiser la reconnaissance d'images
Ce qui change : comparaison de l'ancien et du nouveau, impacts sur vos documents et vos données.
Public, prérequis et durée
Public : équipes qui changent d'outil, de version ou de référentiel sur le thème TensorFlow. Prérequis : pratique du sujet avec l'outil ou le référentiel précédent ; positionnement par questionnaire. Durée : 1 à 2 jours, modulables en demi-journées pour respecter les calendriers de clôture, de reporting et de forte activité. Groupe : de quatre à dix participants, par niveau homogène, après positionnement par questionnaire.
Modalités et financement
La formation TensorFlow est délivrée sur mesure, en intra-entreprise, chez vous, dans nos locaux à Lyon ou à distance en classe virtuelle pour les parties théoriques. La durée de cette formation est de 1 à 2 jours, modulable en demi-journées pour respecter les calendriers de clôture, de reporting et de forte activité. Le programme définitif est établi avec vous à partir de vos objectifs, de vos documents et de vos situations de travail.
Nos actions de formation sont certifiées Qualiopi au titre des actions de formation et peuvent être financées par votre OPCO (opérateur de compétences). Chaque session se termine par une évaluation des acquis et une attestation détaillée, exploitable dans votre plan de développement des compétences et dans vos dossiers de suivi des compétences. Les formateurs sont des praticiens du secteur, tenus par la confidentialité et le secret professionnel prévus au contrat.
Déroulé d'une formation
Positionnement
Un court questionnaire situe chaque participant et permet de constituer des groupes homogènes.
Programme
Le programme est ajusté à vos objectifs, à vos documents et à vos cas réels lorsque la confidentialité le permet, ou à des cas construits sur des données publiques ou de test.
Session
En intra-entreprise, sur votre site, dans nos locaux à Lyon ou à distance pour les parties théoriques, par journées ou demi-journées.
Évaluation des acquis
Chaque session se termine par une évaluation et une attestation détaillée par participant.
Suite
Un bilan vous est remis, avec les compléments possibles et, lorsque le sujet le justifie, la liste des organismes compétents pour un titre, un statut ou une certification officielle.
Informations pratiques et réglementaires
- Objectifs pédagogiques
- Adapter la migration de modèles TensorFlow de versions antérieures vers la dernière version
- Migrer l'entraînement de réseaux neuronaux depuis d'anciennes architectures vers TensorFlow
- Adapter les scripts TensorFlow pour une compatibilité avec la nouvelle version
- Revoir la conversion d'anciens modèles en format TensorFlow moderne
- Maîtriser TensorFlow pour optimiser la reconnaissance d'images
- Prérequis
- Pratique du sujet avec l'outil ou le référentiel précédent ; positionnement par questionnaire.
- Durée
- 1 à 2 jours, modulables en demi-journées
- Tarif
- À partir de 1 112 € HT par jour. Tarif ferme sur devis, selon le nombre de participants, le lieu et le niveau de personnalisation.
- Modalités et délais d'accès
- Un délai minimum de 7 jours est nécessaire pour accéder à cette formation. Toute inscription fait préalablement l'objet d'un devis et d'un entretien avec le formateur.
- Contact
- Romain Rissoan, responsable pédagogique, joignable par le formulaire de demande de devis de cette page ou au 09 72 65 24 84, du lundi au vendredi de 9 h à 18 h.
- Méthodes mobilisées, moyens et encadrement
- Formateur : Un praticien de la finance de marché et de l'asset management, dont le profil et l'expérience sur le thème vous sont présentés avant la session, sur demande.
- Méthodes pédagogiques : Expositive, démonstrative, interrogative, active ou de découverte et expérientielle, avec des cas tirés de la finance de marché, construits sur des données publiques ou de test.
- Outils et moyens techniques : Formation délivrée en intra-entreprise uniquement : vos supports et documents lorsque la confidentialité le permet ; classe virtuelle pour les parties à distance.
- Support : Support de cours remis au format PDF en fin de formation.
- Encadrement : Le formateur vérifie les prérequis au démarrage, recueille les attentes des participants et valide leur progression.
- Modalités d'évaluation
- Positionnement initial par questionnaire ; évaluation des acquis en fin de session, par quiz ou mise en situation ; questionnaire de satisfaction à chaud ; attestation de fin de formation remise à chaque participant.
- Accessibilité aux personnes en situation de handicap
- La formation est accessible aux personnes en situation de handicap. Contactez notre référent handicap, Romain Rissoan, via le formulaire de devis ou au 09 72 65 24 84, pour tout besoin d'aménagement. Lors de votre demande de devis, vous pourrez préciser les besoins du participant. Notre politique d'accueil des personnes en situation de handicap
- Résultats
- Résultats de l'organisme Optédif Formation sur l'année 2025, tous sujets confondus : 99 % de satisfaction ; 506 personnes formées, plus 286 personnes confiées par un autre organisme de formation. Voir les avis
- Documents
- Conditions générales de vente, Règlement intérieur, Conditions générales d'utilisation, Politique de confidentialité.
- Certification et déclaration
- La certification qualité a été délivrée au titre de la catégorie d'action suivante : actions de formation. Déclaration d'activité enregistrée sous le numéro 82691159869 auprès du préfet de la région Auvergne-Rhône-Alpes. Cet enregistrement ne vaut pas agrément de l'État.
Information mise à jour le 2 novembre 2026
Questions fréquentes sur cette prestation
À qui s'adresse ce niveau 2.2 de la formation TensorFlow ?
Équipes qui changent d'outil, de version ou de référentiel sur le thème TensorFlow. Pratique du sujet avec l'outil ou le référentiel précédent ; positionnement par questionnaire. La formation TensorFlow s'adresse en premier lieu aux profils suivants, chez les acteurs de marché comme chez leurs prestataires : data scientists, analystes en traitement du langage et ingénieurs en vision par ordinateur. Le niveau 1 convient aux nouveaux entrants et aux personnes qui changent de périmètre : se familiariser avec l'installation et la configuration de TensorFlow sur son environnement local. Les niveaux 2 reprennent les bases (revoir la gestion de la construction et de l'entraînement des modèles TensorFlow) ou accompagnent un changement d'outil ou de version (adapter la migration de modèles TensorFlow de versions antérieures vers la dernière version). Le niveau 3 est réservé aux praticiens confirmés qui veulent se perfectionner à l'optimisation des modèles TensorFlow pour améliorer la précision.
Quelle durée et quel format pour ce niveau 2.2 de la formation TensorFlow ?
Ce niveau 2.2 dure 1 à 2 jours, modulables en demi-journées pour respecter les calendriers de clôture, de reporting et de forte activité. Nous le délivrons en intra-entreprise, chez vous, dans nos locaux à Lyon ou à distance en classe virtuelle pour les parties théoriques ; les mises en pratique restent en présentiel dès qu'elles exigent vos outils ou vos documents. Un délai minimum de 7 jours est nécessaire pour accéder à cette formation. Toute inscription fait préalablement l'objet d'un devis et d'un entretien avec le formateur. Une attestation de fin de formation est remise à chaque participant.
Un modèle de machine learning est-il traité comme un modèle classique par les superviseurs ?
Dans l'esprit, oui : documentation, validation indépendante et suivi s'appliquent quelle que soit la technique. Pour les modèles internes des banques, le guide de la BCE (version de juillet 2025) attend en plus qu'un modèle d'apprentissage automatique soit explicable et que sa performance justifie sa complexité. Le règlement européen sur l'IA (intelligence artificielle) dépend du cas d'usage : le scoring de crédit de personnes physiques est classé à haut risque, avec des obligations reportées au 2 décembre 2027, alors qu'un modèle de valorisation ou de risque de marché n'y figure pas en tant que tel. Sur le thème TensorFlow, nous aidons à structurer l'inventaire, la documentation et le plan de suivi.
Demander un devis
Indiquez le périmètre, les équipes concernées et l'échéance : première réponse sous 48 h ouvrées, devis ferme après l'échange de cadrage.
Les autres déclinaisons de formation sur le thème TensorFlow
- S'initier à l'installation et à la configuration de TensorFlow
- Revoir la construction et l'entraînement des modèles TensorFlow
- Se perfectionner dans l'optimisation des modèles TensorFlow
- TensorFlow pour data scientist
- Utiliser TensorFlow dans des projets cloud avec Google Cloud Platform
- Combiner TensorFlow avec Keras pour accélérer le développement de modèles
Les autres types de prestation sur le thème TensorFlow
- Revue méthodologique de modèles quantitatifs (TensorFlow)
- Conseil en méthodologie et en bonnes pratiques de développement (TensorFlow)
- Développement de modèles et de bibliothèques de calcul (TensorFlow)
- Industrialisation et mise en production de modèles et de pipelines MLOps (TensorFlow)
- Assistance technique au forfait pour des travaux de modélisation et de développement (TensorFlow)
