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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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Formation Automatisation & Productivité à Lyon en Novembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Découvrez les pièges courants à contourner pour un pilotage pédagogique efficace en avril 2026. Conseils pratiques pour optimiser la gestion de votre établissement de formation.
Formation Cybersécurité à Angers en Mai 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Formation Développement Informatique à Avignon en Mai 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise du déploiement multiplateforme de modèles d’IA avec ONNX, vos projets restent bloqués en phase prototype, incompatibles avec les environnements de production variés.
Cela génère une perte moyenne de 35% en performances modèles et jusqu’à 200 000 € par incident en coûts de reconversion et downtime, selon des études Gartner.
60% des échecs en production IA sont liés à des problèmes de conversion et d’optimisation, exposant votre entreprise à des pertes concurrentielles et votre carrière à un retard critique.
Chaque trimestre sans cette expertise aggrave les risques, freinant l’innovation et la rentabilité.
La formation Déployer des modèles d’IA multiplateforme avec ONNX : de la conversion à la production 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 Déployer des modèles d’IA multiplateforme avec ONNX : de la conversion à la production, 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 Déployer des modèles d’IA multiplateforme avec ONNX : de la conversion à la production 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’écosystème ONNX, cas d’usage, manipulations de bases. Conversion pas à pas de modèles PyTorch et TensorFlow en ONNX : workflow, compatibilité d’opérateurs, exportation et validation. Exercices pratiques sur la conversion de modèles standards.
Outils d’optimisation d’ONNX (quantification, simplification, pruning), validation d’exactitude et de performance des modèles convertis, gestion des entrées/sorties spécifiques, diagnostics des erreurs fréquentes. Mise en place de tests automatisés pour la chaîne de conversion et d’optimisation.
Déploiement des modèles ONNX dans différents environnements : serveurs Python, API REST, cloud (Azure ML, AWS SageMaker), edge (IoT, mobile). Intégration d’ONNX Runtime, benchmarks de performance, monitoring et mises à jour. Atelier de mise en production d’un modèle réel et gestion du cycle de vie des modèles.
Public
Développeurs, data scientists, ingénieurs IA souhaitant industrialiser le déploiement de modèles d’intelligence artificielle sur différents environnements
Prérequis
Bonnes connaissances en Python et en machine learning, expérience avec au moins un framework (PyTorch ou TensorFlow)
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