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Via les dispositifs de la Région de Bruxelles-Capitale, une large part des coûts peut être prise en charge. Nous vous guidons dans les démarches.
Comment ça se passe ?
Un accompagnement de A à Z, de la définition des besoins au suivi post-formation.
01
Analyse de vos besoins
Un échange avec notre équipe pour identifier les compétences à développer, votre secteur et vos contraintes opérationnelles.
02
Programme sur mesure
Nous adaptons le contenu, le format et le calendrier à vos équipes — en groupe ou en individuel, en présentiel ou en ligne.
03
Formation & mise en pratique
Sessions animées par des formateurs terrain. Chaque exercice est directement lié à votre activité pour une application immédiate.
04
Suivi post-formation
Notre équipe reste disponible après la formation pour répondre aux questions et accompagner la montée en compétences.
Questions fréquentes
Oui, toutes nos formations en entreprise sont conçues sur mesure. Nous partons d'un échange sur vos besoins pour adapter les contenus, les exemples et les exercices à votre contexte métier.
Nos sessions en entreprise peuvent accueillir des groupes de 4 à 15 personnes. Pour les besoins plus spécifiques, des formations individuelles ou en très petit groupe sont également disponibles.
Plusieurs dispositifs peuvent réduire le coût : plan de formation de l'employeur, fonds sectoriels, aides régionales. En Région bruxelloise, la Prime Formation est temporairement suspendue pour les nouvelles demandes depuis le 12 août 2026. Contactez-nous : nous identifions avec vous les pistes disponibles selon votre situation.
Présentiel dans vos locaux ou chez nous, en ligne, ou format hybride. Nous nous adaptons à votre organisation et à la disponibilité de vos équipes.
Oui, chaque participant reçoit une attestation individuelle de formation, utilisable pour les bilans de compétences ou les audits internes.
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Intelligence Artificielle & Data106
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- Explorer l'IA open-source avec Hugging Face – Créez et personnalisez vos propres modèles d'intelligence artificielle
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- Intelligence Artificielle : enjeux, outils et applications du Machine Learning au Deep Learning
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- ISO/IEC 42001 AI Management System Foundation — Certification PECB
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- Intelligence artificielle : les outils essentiels — ChatGPT, Midjourney et prompt engineering
- Les meilleures solutions d'IA générative pour l'entreprise : panorama et usages
- Comprendre et exploiter les IA génératives : synthèse et tendances
- IAG : les solutions du marché et leurs usages en entreprise
- AWS — Generative AI Essentials : les fondamentaux de l'IA générative sur Amazon Web Services
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- Développer ses propres agents intelligents : RAG, RIG, GraphRAG et StructRAG
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- Production vidéo avec l'IA générative : avatars, voix synthétiques et création de contenu
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- Machine Learning : état de l'art, algorithmes clés, mise en production et enjeux pour les décideurs
- Deep Learning et réseaux de neurones : fondamentaux, architectures CNN/RNN, modèles génératifs et apprentissage par renforcement
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- Deep Learning par la pratique : entraîner des réseaux profonds, CNN, RNN et autoencodeurs avec TensorFlow et Keras
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- MLOps : déploiement de Machine Learning en production
- Parcours Data Scientist — Bootcamp 3 mois by Liora : de Python aux LLMs, Deep Learning et MLOps
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- Deep Learning avec PyTorch : CNN, transfer learning, NLP avec spaCy et transformers
- NLP avec Python : prétraitement, extraction d'informations, embeddings et modélisation du langage naturel
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- Big Data et Python pour l'analyse de données : modélisation, algorithmes supervisés et non supervisés avec Pandas et NumPy
- CrewAI : programmation par agents IA — orchestration, collaboration multiagent et intégration d'outils Python
- Introduction à l'IA et au Machine Learning sur Google Cloud : Vertex AI, BigQuery ML et IA générative avec Gemini
- AWS Generative AI Essentials : fondamentaux de l'IA générative, prompt engineering et IA responsable sur Amazon Bedrock
- Développer des applications d'IA générative sur AWS : Amazon Bedrock, LangChain, RAG et modèles d'architecture
- Data Science pratique sur AWS avec Amazon SageMaker : préparation des données, entraînement, évaluation et déploiement de modèles ML
- Ingénierie MLOps sur AWS : automatisation, orchestration avec SageMaker, CI/CD et supervision des modèles en production
- Introduction à l'IA dans Azure (AI-900) : concepts, Machine Learning, vision par ordinateur, NLP et IA générative
- Développer des solutions IA sur Microsoft Azure (AI-200) : conteneurs, AKS, Cosmos DB et PostgreSQL
- Développer des applications et agents IA sur Microsoft Azure (AI-103) : Foundry, RAG, NLP, voix et vision multimodale
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- Spark Python pour le Big Data : RDD, Spark SQL, DataFrames, MLlib, Streaming et théorie des graphes
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- Parcours certifiant — Collecter, stocker et mettre à disposition les données d'un projet en IA (RNCP 37827 — BC01)
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Développement Web & No-Code65
- Workflow no-code & intégrations (API / Zapier / Make)
- Formation Bolt.new (Coder avec des IA)
- Développer un site Web : panorama complet des technologies et mise en pratique
- Réaliser un site Web sans connaissances informatiques : de la conception à la mise en ligne
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- Accessibilité numérique : sensibilisation aux enjeux, aux normes et aux obligations légales
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- Accessibilité numérique : enjeux, obligations légales et référentiels techniques
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Cybersécurité & Protection60
- Formation en Cybersécurité au quotidien (Débutant)
- Sensibilisation à la sécurité informatique
- Sécuriser ses APIs et services web
- Initiation à la cybersécurité : fondamentaux, outils et bonnes pratiques
- Analyste SOC : détection d'intrusion, supervision et gestion d'incidents
- Protection des données personnelles : enjeux, réflexes et bonnes pratiques
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- Sécurité informatique : menaces, protection du SI et bons réflexes
- Fondamentaux de la sécurité des SI : gestion des risques, normes et solutions
- Sécurité systèmes et réseaux : menaces, architectures et durcissement
- RSSI niveau 1 : gouvernance de la sécurité, normes, solutions techniques et gestion des risques
- Red Team & Blue Team : méthodes offensives et défensives pour managers et responsables IT
- Supervision du SI : collecte et analyse des logs, SIEM et détection d'intrusion
- Sécurité des SI, vue d'ensemble : gouvernance, risques, conformité et solutions techniques
- Cybersécurité réseaux et Internet : protéger le SI et les communications d'entreprise
- Sécurité des systèmes industriels SCADA : risques, vulnérabilités et mesures de protection
- Ransomware : comprendre la menace, prévenir les attaques et gérer la crise
- Cybercriminalité et cyberguerre : identifier les menaces et organiser une riposte efficace
- Continuité des activités critiques : de l'analyse des risques au plan de secours opérationnel
- Directive NIS 2 : mettre en œuvre, gouverner et homologuer un projet de conformité
- Référentiels et normes cybersécurité : NIS 2, NIST CSF 2, ISO 27001, PCI DSS — comprendre, comparer et choisir
- DORA : comprendre le règlement et bâtir une stratégie de résilience opérationnelle numérique
- Clauses contractuelles RGPD, NIS 2, DORA, IA Act et CRA : conformité et négociation
- Sécurité dans le cyberespace : menaces avancées, architectures défensives et supervision
- Cybersécurité et nouvelles technologies : blockchain, Cloud, big data et systèmes connectés
- Référentiels et normes cybersécurité : NIS 2, NIST CSF 2, ISO 27001, PCI DSS — comprendre, comparer et choisir
- Directive NIS 2 : mettre en œuvre, gouverner et homologuer un projet de conformité
- NIS 2 Lead Implementer : déployer et superviser la conformité, certification PECB
- DORA : comprendre le règlement et bâtir une stratégie de résilience opérationnelle numérique
- DORA Lead Manager : piloter la résilience opérationnelle numérique des entités financières, certification PECB
- RGPD et rôle du DPO : missions, responsabilités et obligations du délégué à la protection des données
- DPO — Data Protection Officer : rôle, cadre RGPD et certification PECB RGPD-CDPO
- RGPD : sensibilisation à la réglementation sur la protection des données personnelles
- RGPD et SQL Server : mise en œuvre concrète de la protection des données personnelles
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- Sécurité de l'IA : identifier les risques, protéger les modèles et sécuriser l'usage de l'intelligence artificielle en entreprise
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- Détection d'intrusions et SOC : techniques d'attaque, outils de défense et rôle de l'analyste
- Collecte et analyse des logs : mettre en place un SIEM pour optimiser la sécurité du SI
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- Splunk : chercher, analyser et visualiser les données opérationnelles de votre SI
- IBM QRadar SIEM : fondamentaux — collecter, corréler et analyser les événements de sécurité
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- Dynatrace : industrialiser la gestion et l'analyse des logs avec Grail et Monaco
- Validation et tests logiciels : démarche, tests unitaires, intégration et validation fonctionnelle
- Tests d'intrusion et audit Pentest : méthodologie, outils et rédaction du rapport final
- Audit de sécurité, indicateurs et tableaux de bord : piloter et contrôler son SI
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- Hacking et sécurité niveau 1 : techniques d'attaque avancées, tests de pénétration et contre-mesures
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- Hacking et Pentest sur architectures embarquées : évaluation et sécurisation des systèmes embarqués
- Python pour le Pentest : développement d'exploits, automatisation et contournement des protections
- Le pentester augmenté par l'IA : modèles locaux non censurés, attaque des systèmes IA et agents autonomes de pentest
Marketing Digital & Gestion de Projet2
Stratégie & Gouvernance IA6
- Gouvernance de l'IA en entreprise : cadre et mise en œuvre
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- Shadow AI : détecter et encadrer l'IA non officielle en entreprise
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