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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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Découvrez les raisons pour lesquelles les entreprises optent pour Learni afin de développer les compétences cloud de leurs équipes en avril 2026. Analyse des tendances, avantages et financements disponibles.
Allan Busi
13 avr. 202612 min de lecture
Découvrez des stratégies innovantes pour créer des parcours de formation inclusifs et personnalisés, adaptés aux parcours non linéaires en 2026. Focus sur l'IA, le blended learning et la certification Qualiopi.
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Allan Busi15 avr. 202612 min de lectureFormation Intelligence Artificielle à Marseille en Août 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 août 20268 min de lectureMarseilleNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de l'interopérabilité ONNX en IA, vos modèles restent prisonniers d'une plateforme unique, triplant les délais de développement et de déploiement.
Les entreprises subissent des pertes moyennes de 300 000 € par projet dus à des incompatibilités, tandis que 70 % des échecs en production IA proviennent de ces lacunes.
Votre carrière stagne face à des concurrents agiles, et votre organisation risque de rater 25 % de ses opportunités business critiques.
Chaque trimestre sans cette expertise creuse l'écart, transformant des innovations en gouffres financiers.
La formation Découverte et prise en main d’ONNX pour l’Interopérabilité en Intelligence Artificielle est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-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.
Pour garantir la qualité de la formation Découverte et prise en main d’ONNX pour l’Interopérabilité en Intelligence Artificielle, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Découverte et prise en main d’ONNX pour l’Interopérabilité en Intelligence Artificielle s'effectue à travers :
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.
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, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Présentation de l’Open Neural Network Exchange : missions, histoire, acteurs clés. Positionnement dans l’écosystème IA. Intérêts de l’interopérabilité des modèles. Présentation des frameworks supportés et des scénarios de conversion et de déploiement. Étude de cas : pourquoi et comment choisir ONNX ?
Installation de l’environnement ONNX. Introduction aux outils PyTorch, TensorFlow et Scikit-learn pour la conversion. Exercices pratiques : exporter un modèle PyTorch en ONNX, conversion d’un modèle TensorFlow. Pièges courants et astuces de conversion. Visualisation d’un modèle ONNX. Gestion des métadonnées et contraintes des exports.
Introduction à ONNX Runtime : accélération, compatibilité hardware (CPU, GPU, Edge). Déploiement local et cloud (Azure, AWS). Benchmarking des modèles convertis. Mise en place d’un pipeline d’inférence multiplateforme. Pratiques d’optimisation, quantification et pruning via ONNX. Laboratoire pratique : intégration d’un modèle ONNX dans une API REST et présentation d’un cas réel industrialisé.
8 personnes max.
2200 € HT / par personne
2 journées
distancielPublic
Développeurs, data scientists, ingénieurs IA souhaitant intégrer ou déployer des modèles IA multiplateformes
Prérequis
Connaissances de base en intelligence artificielle et manipulation de frameworks tels que PyTorch ou TensorFlow
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Intermédiaire
2 200,00 €2 journées
distanciel8 pers. max.Avancée3 300,00 €3 journéesdistanciel8 pers. max.Novice2 200,00 €2 journéesdistanciel8 pers. max.Intermédiaire3 300,00 €3 journéesdistanciel8 pers. max.
