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Formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib : de l’initiation à la production

Fiche créée le 27 juillet 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

Sur devis5 500 € HT

5 journées
présentiel
8 personnes max.

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Réf. : GXI640

8 personnes max.

Sur devis5 500 € HT

Tarif intra-entreprise : sur devisà partir de 9 900 € HT pour tout le groupe

Présentiel et passage de certification sur devis

5 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans maîtrise de l'apprentissage par renforcement à l'échelle avec Ray RLlib, 70 % des projets industriels échouent en production, générant des instabilités critiques et des downtimes imprévus.
Cela coûte en moyenne 250 000 € par échec, entre ressources gaspillées et temps de debug prolongé de 3 à 6 mois.
Votre équipe et votre entreprise perdent en compétitivité face aux concurrents agiles, risquant des parts de marché érodées et des opportunités manquées en optimisation automatisée.
Chaque trimestre sans expertise expose à des pertes cumulées de millions en inefficacités opérationnelles.

Devis sous 24 hCertifié Qualiopi+10 000 apprenants formésAvis Google vérifiés

Public

Ingénieurs, data scientists, chercheurs et développeurs souhaitant exploiter l’apprentissage par renforcement à l’échelle industrielle avec Ray RLlib

Prérequis

Connaissances intermédiaires en Python et en machine learning. Notions de base en apprentissage par renforcement conseillées.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

26 556 formations · 25 pays

On propose des formations avec un ingénieur dédié

Entreprises : Aptar, ArcelorMittal, Equans, Biocoop, Solocal, EDF, Photowatt, Ubisoft, Microsoft, Chronopost, RATP et Vanatome. Écoles partenaires : CESI, École IT, EFREI, EPSI, INGETIS, INSEEC, La Plateforme, My Digital School et Ynov.

Objectifs de la formation

Comprendre les fondements théoriques de l’apprentissage par renforcement (RL)
Installer et configurer l’écosystème Ray et RLlib sur différents environnements
Expérimenter avec les principales API de RLlib pour entraîner, évaluer et déployer des agents RL
Personnaliser des environnements et des modèles RL pour des cas d’usage sur-mesure
Maîtriser le passage à l’échelle et la gestion de gros volumes de données avec Ray
Industrialiser vos pipelines RL pour la production

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux de l’Apprentissage par Renforcement et prise en main de Ray

Révision des concepts RL (agents, politiques, récompenses, environnement). Présentation de Ray : architecture, installation, notions de cluster et de ressources distribuées. Premiers pas avec Ray RLlib. Manipulation d’environnements standards (OpenAI Gym).

Module 2Exploration approfondie de RLlib et entraînement d’agents

Exploration des algorithmes supportés (DQN, PPO, A3C, etc). Utilisation des API de RLlib pour entraîner des agents. Gestion des configurations et recherche d’hyperparamètres. Visualisation et monitoring des expériences avec TensorBoard et Ray Tune.

Module 3Personnalisation des environnements et des politiques

Création d’environnements personnalisés. Développement de politiques sur-mesure. Gestion des modèles avancés (réseaux de neurones personnalisés, multi-agents, agents hiérarchiques).

Module 4Scalabilité, optimisation et déploiement

Stratégies de parallélisation et de distribution à grande échelle. Optimisation des ressources avec Ray. Résolution de problèmes de performance. Techniques de sauvegarde/restauration et déploiement d’agents RL en production.

Module 5Industrialisation, cas pratiques et perspectives

Workshop sur un cas d’application complet (simulation industrielle, robotique, finance, etc). Bonnes pratiques pour la gestion des logs, des checkpoints et du monitoring en production. Discussion sur les perspectives et limites du RL industriel avec Ray RLlib.

Méthode d'évaluation

QCM à chaque fin de journée
Mise en situation pratique : projet fil rouge
Débrief collectif sur la résolution d’un cas réel

Méthode d'apprentissage

Exposés théoriques structurés
Démonstrations en direct dans un notebook Python
Séries d’exercices appliqués après chaque module
Travail collaboratif sur un mini-projet d’équipe
Accès à un dépôt de code exemples prêt à l’emploi

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib : de l’initiation à la production est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib : de l’initiation à la production, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib : de l’initiation à la production s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★★★★★ Avis Google

★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien BiancoDirectrice Formation

AFCI

★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut AiméDirecteur Général

INGETIS

★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud ParadisResponsable pédagogique

École IT

Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.

Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.

Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
Programme co-écrit puis validé par votre équipe.

Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable

Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation réservée

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

Cartable, cahiers et fournitures essentielles
Distribué via nos associations partenaires
Inclus, sans surcoût pour vous

M'inscrire et offrir un kit

FAQ

Questions fréquentes

Que sait-on faire à l'issue de la formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib ?+

Les participants savent comprendre les fondements théoriques de l’apprentissage par renforcement (RL), installer et configurer l’écosystème Ray et RLlib sur différents environnements et expérimenter avec les principales API de RLlib pour entraîner, évaluer et déployer des agents RL. Ce sont les objectifs annoncés du parcours Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib ?+

Jour 1 : Fondamentaux de l’Apprentissage par Renforcement et prise en main de Ray. Jour 2 : Exploration approfondie de RLlib et entraînement d’agents. Jour 3 : Personnalisation des environnements et des politiques. Jour 4 : Scalabilité, optimisation et déploiement. Jour 5 : Industrialisation, cas pratiques et perspectives. Le parcours Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib se déroule sur 5 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur QCM à chaque fin de journée, mise en situation pratique : projet fil rouge et débrief collectif sur la résolution d’un cas réel. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib ?+

La formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib est chiffrée sur devis. Le montant dépend du nombre de participants, du format et de l'adaptation du programme à votre contexte. Le devis détaillé est envoyé sous 24 h, et le tarif intra-entreprise couvre tout le groupe dès le deuxième participant.

Quelle est la durée de la formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib ?+

5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.

La formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.

Faut-il des prérequis pour suivre la formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib ?+

Connaissances intermédiaires en Python et en machine learning. Notions de base en apprentissage par renforcement conseillées.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib ?+

Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation. Learni est certifié Qualiopi et prépare le cas échéant à une certification tierce, qu'il ne délivre pas lui-même.

Learni fournit-il le matériel pour la formation Apprentissage par Renforcement avec Ray RLlib ?+

Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour chaque participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.

Votre formation professionnelle partout