Ce cours est le premier d'une série en trois volets sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Dans ce premier cours, nous allons commencer par rappeler ce qu'est Apache Beam et sa relation avec Dataflow. Ensuite, nous aborderons la vision d'Apache Beam et les avantages de son framework de portabilité, qui permet aux développeurs d'utiliser le langage de programmation et le backend d'exécution de leur choix. Nous vous montrerons aussi comment séparer le calcul du stockage et économiser de l'argent grâce à Dataflow, puis nous examinerons les interactions entre les outils de gestion de l'identification et des accès avec vos pipelines Dataflow. Enfin, nous verrons comment implémenter le modèle de sécurité adapté à votre cas d'utilisation sur Dataflow.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce que sont les grands modèles de langage (LLM). Il inclut des cas d'utilisation et décrit comment améliorer les performances des LLM grâce au réglage des requêtes. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Slides pour transformer des concepts en présentations visuellement percutantes. Apprenez à générer des présentations structurées à partir d'un seul prompt ou d'un document source existant, à affiner la mise en page des diapositives à l'aide de l'amélioration de la conception automatisée, à créer des photos et des graphiques vectoriels personnalisés, et à rédiger de manière dynamique le texte des diapositives ainsi que des commentaires du présentateur précis.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Google Docs pour simplifier la rédaction et la création de contenus. Apprenez à rédiger des documents à partir de zéro, à affiner le ton et la clarté de vos écrits grâce à des outils interactifs, à résumer des fichiers complexes et à transformer facilement des textes longs en ressources structurées pour d'autres applications Google Workspace.
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Ce cours explique comment utiliser Gemini dans Gmail pour optimiser la gestion de vos e-mails. Apprenez à résumer de longs fils de discussion, à récupérer des informations en langage naturel, à rédiger des réponses professionnelles et à organiser des stratégies de communication directement dans votre boîte de réception.
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Gemini pour Google Workspace fournit aux clients des fonctionnalités d'IA générative dans Google Workspace. Dans ce parcours de formation, vous allez découvrir les principales fonctionnalités de Gemini et comment elles peuvent servir à améliorer la productivité et l'efficacité dans Google Workspace.
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Avec l'essor de l'utilisation de l'intelligence artificielle et du machine learning en entreprise, il est de plus en plus important de développer ces technologies de manière responsable. Pour beaucoup, le véritable défi réside dans la mise en pratique de l'IA responsable, qui s'avère bien plus complexe que dans la théorie. Si vous souhaitez découvrir comment opérationnaliser l'IA responsable dans votre organisation, ce cours est fait pour vous.
Dans ce cours, vous allez apprendre comment Google Cloud procède actuellement, en s'appuyant sur des bonnes pratiques et les enseignements tirés, afin de vous fournir un framework pour élaborer votre propre approche d'IA responsable.
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Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
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Traitement des données sans serveur avec Dataflow : principes de base
Earned oct. 28, 2026 EDT
Présentation des grands modèles de langage
Earned oct. 28, 2026 EDT
Gemini dans Google Slides
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Gemini dans Google Docs
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Gemini dans Gmail
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Google Workspace avec Gemini : les bases de votre workflow d'IA
Earned oct. 28, 2026 EDT
IA responsable : appliquer les principes concernant l'IA avec Google Cloud
Earned oct. 28, 2026 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned oct. 28, 2026 EDT