Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned fév. 3, 2026 EST
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned fév. 2, 2026 EST
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned fév. 2, 2026 EST
IA générative : au-delà du chatbot
Earned fév. 2, 2026 EST
Orchestration et chorégraphie de services sur Google Cloud
Earned déc. 27, 2025 EST
Les bases du développement d'applications avec Google Cloud
Earned déc. 27, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned déc. 23, 2025 EST
Architecture cloud : concevoir, implémenter et gérer
Earned déc. 19, 2025 EST
Configurer un réseau Google Cloud
Earned déc. 15, 2025 EST
Développer votre réseau Google Cloud
Earned déc. 14, 2025 EST
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
Earned déc. 13, 2025 EST
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned nov. 25, 2025 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned nov. 18, 2025 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned nov. 12, 2025 EST
Terminez le cours intermédiaire Créer des modèles de ML avec BigQuery ML pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et l'évaluation de modèles de machine learning avec BigQuery ML pour générer des prédictions de données.
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Ce cours est une introduction aux notebooks Vertex AI, des environnements basés sur des notebooks Jupyter qui proposent une plate-forme unifiée pour l'ensemble du workflow de machine learning, de la préparation des données jusqu'au déploiement et à la surveillance des modèles. Le cours aborde les sujets suivants : (1) Les différents types de notebooks Vertex AI et leurs fonctionnalités, et (2) comment en créer et les gérer.
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Terminez le cours d'introduction Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le nettoyage des données avec Dataprep by Trifacta, l'exécution de pipelines de données dans Dataflow, la création de clusters et l'exécution de jobs Apache Spark dans Dataproc, et l'appel d'API de ML comme l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text et l'API Video Intelligence.
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Ce cours présente les fonctionnalités d'IA et de machine learning (ML) de Google Cloud, en mettant l'accent sur le développement de projets d'IA prédictive et générative. Il explore les différentes technologies, produits et outils disponibles tout au long du cycle de vie des données à l'IA, et permet aux data scientists, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en ML d'améliorer leur expertise grâce à des exercices interactifs.
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Agents d'IA générative : transformer l'entreprise est le cinquième et dernier cours du parcours de formation "Leader en IA générative". Il aborde la façon dont les entreprises peuvent utiliser des agents d'IA générative personnalisés pour relever des défis métier spécifiques. Des exercices pratiques vous apprendront à créer un agent d'IA générative de base tout en découvrant les composants de ces agents, comme les modèles, les boucles de raisonnement et les outils.
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Le cours "Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler" est le quatrième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours présente les applications d'IA générative de Google, telles que Gemini pour Workspace et NotebookLM. Il vous guide à travers des concepts comme l'ancrage, la génération augmentée par récupération, la création de requêtes efficaces et la conception de workflows automatisés.
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Le cours "IA générative : se familiariser avec le domaine" est le troisième du parcours de formation "Leader en IA générative". L'IA générative change notre façon de travailler et d'interagir avec le monde autour de nous. En tant que responsable, comment pouvez-vous exploiter son potentiel pour obtenir des résultats commerciaux concrets ? Dans ce cours, vous allez découvrir les différentes couches qui composent une solution d'IA générative, les offres de Google Cloud et les facteurs à prendre en compte au moment de choisir une solution.
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Le cours "IA générative : découvrir les concepts fondamentaux" est le deuxième du parcours de formation "Leader en IA générative". Ce cours vous permettra de découvrir les concepts fondamentaux de l'IA générative en examinant les différences entre l'IA, le ML et l'IA générative. Vous comprendrez également comment l'IA générative permet de relever les défis métier à l'aide des différents types de données. Enfin, vous découvrirez les stratégies de Google Cloud pour gérer les limites des modèles de fondation et quelles sont les grandes problématiques du développement et du déploiement d'une IA responsable et sécurisée.
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Le cours "IA générative : au-delà du chatbot" est le premier du parcours de formation "Leader en IA générative" et n'a aucun prérequis. Ce cours vise à approfondir votre compréhension de base des chatbots afin de révéler le véritable potentiel de l'IA générative pour votre entreprise. Vous découvrirez des concepts tels que les modèles de fondation et le prompt engineering (ingénierie des requêtes), qui sont essentiels pour exploiter toute la puissance de l'IA générative. Ce cours vous aidera également à identifier les facteurs à prendre en compte pour développer une stratégie d'IA générative efficace pour votre entreprise.
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Ce cours vous présente les applications basées sur des événements et vous apprend à utiliser l'orchestration et la chorégraphie de services pour coordonner les microservices. Tout au long des cours et des ateliers pratiques, vous allez apprendre à utiliser Workflows, Eventarc, Cloud Tasks et Cloud Scheduler pour créer des applications de microservices sur Google Cloud.
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Dans ce cours, vous apprendrez les bases du développement d'applications sur Google Cloud. Vous découvrirez les bonnes pratiques concernant les applications cloud, ainsi que la façon de choisir les options de calcul et de données adaptées à vos cas d'utilisation d'applications. Vous découvrirez l'IA générative et comment l'utiliser pour créer des applications. Vous explorerez l'authentification et l'autorisation, le déploiement d'applications, l'intégration et la livraison continues, ainsi que la surveillance et le réglage des performances de vos applications exécutées dans Google Cloud. Tout au long des présentations et des ateliers pratiques, vous apprendrez les bases de la création et de l'exécution d'applications sur Google Cloud.
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"Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base" présente les concepts et les termes à connaître pour utiliser Google Cloud. À travers des vidéos et des ateliers pratiques, il décrit et compare la plupart des services Google Cloud de calcul et de stockage, ainsi que des outils importants de gestion des ressources et des règles.
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Terminez le cours Architecture cloud : concevoir, implémenter et gérer pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : le déploiement d'un site Web accessible publiquement à l'aide de serveurs Web Apache, la configuration d'une VM Compute Engine à l'aide de scripts de démarrage, la configuration d'une session RDP sécurisée à l'aide de règles de pare-feu et d'un hôte bastion Windows, la création d'une image Docker, son déploiement dans un cluster Kubernetes et sa mise à jour, et la création d'une instance Cloud SQL et l'importation d'une base de données MySQL. Le cours lié à ce badge de compétence est une excellente ressource pour comprendre les sujets qui seront abordés dans l'examen de certification Google Cloud Certified Professional Cloud Architect.
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Suivez le cours Configurer un réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Vous allez apprendre à effectuer des tâches élémentaires de gestion de réseaux sur Google Cloud Platform : créer un réseau personnalisé, ajouter des règles de pare-feu de sous-réseau, puis créer des VM et tester la latence lorsqu'elles communiquent entre elles.
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Suivez le cours Développer votre réseau Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous avez appris plusieurs façons de déployer et de surveiller des applications. Pour cela, vous avez vu comment parcourir les rôles IAM et ajouter/supprimer l'accès au projet, créer des réseaux VPC, déployer et surveiller des VM Compute Engine, rédiger des requêtes SQL, déployer et surveiller des VM dans Compute Engine, mais aussi comment déployer des applications à l'aide de Kubernetes avec plusieurs approches de déploiement.
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Terminez le cours intermédiaire Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : la création et la gestion de clusters mutualisés, la surveillance de l'utilisation des ressources par espace de noms, la configuration de l'autoscaling des pods et des clusters pour accroître l'efficacité, la configuration de l'équilibrage de charge pour distribuer les ressources de façon optimale et l'implémentation des vérifications d'activité et d'aptitude pour garantir l'intégrité ainsi que la rentabilité des applications.
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Terminez le cours intermédiaire Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : les principes d'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform, le provisionnement et la gestion des ressources Google Cloud avec des configurations Terraform, la gestion efficace des états (local et distant) et la modularisation du code Terraform à des fins de réutilisabilité et d'organisation.
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Suivez le cours Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud et obtenez un badge de compétence. Dans ce cours, vous apprendrez à créer et connecter une infrastructure cloud axée sur le stockage à l'aide des fonctionnalités de base des technologies suivantes Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions et Pub/Sub.
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Terminez le cours d'introduction Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine pour recevoir un badge démontrant vos compétences dans les domaines suivants : Créer et déployer des machines virtuelles dans Compute Engine Configurer des équilibreurs de charge réseau et d'application.
Créer des modèles de ML avec BigQuery ML
Earned avr. 12, 2026 EDT
Utiliser des notebooks dans Vertex AI
Earned avr. 2, 2026 EDT
Préparer des données pour les API de ML sur Google Cloud
Earned avr. 1, 2026 EDT
Présentation de l'IA et du machine learning sur Google Cloud
Earned mars 30, 2026 EDT
Agents d'IA générative : transformer l'entreprise
Earned fév. 3, 2026 EST
Applications d'IA générative : changez votre façon de travailler
Earned fév. 3, 2026 EST
IA générative : se familiariser avec le domaine
Earned fév. 2, 2026 EST
IA générative : découvrir les concepts fondamentaux
Earned fév. 2, 2026 EST
IA générative : au-delà du chatbot
Earned fév. 2, 2026 EST
Orchestration et chorégraphie de services sur Google Cloud
Earned déc. 27, 2025 EST
Les bases du développement d'applications avec Google Cloud
Earned déc. 27, 2025 EST
Concepts fondamentaux de Google Cloud : infrastructure de base
Earned déc. 23, 2025 EST
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Earned déc. 19, 2025 EST
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Earned déc. 15, 2025 EST
Développer votre réseau Google Cloud
Earned déc. 14, 2025 EST
Optimiser les coûts pour Google Kubernetes Engine
Earned déc. 13, 2025 EST
Créer une infrastructure avec Terraform sur Google Cloud
Earned nov. 25, 2025 EST
Configurer un environnement de développement d'applications sur Google Cloud
Earned nov. 18, 2025 EST
Implémenter Cloud Load Balancing pour Compute Engine
Earned nov. 12, 2025 EST