Formation AI inference cost optimization en production

Formation d'expertise · Niveau minimum requis

7 500 € HT

  • 5 journées
  • présentiel
  • 10 personnes max.
Réf. : HQY148
10 personnes max.
7 500 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 13 500 € HT pour tout le groupeTarif expertise : 1 500 € HT la journée, lié au niveau de difficultéInfrastructure AWS, Azure ou OVH : à partir de 150 € HT / jour en plus
Présentiel et passage de certification sur devis
5 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Les dépenses d'inférence non maîtrisées peuvent représenter jusqu'à 70 % du budget ML d'une entreprise selon les relevés 2025 de plusieurs cabinets d'analyse.

  • Sans optimisation, les équipes voient leurs marges fondre et les projets mis en pause.

  • Les architectes qui ne maîtrisent pas ces techniques peinent à justifier leurs choix face aux directions financières.

  • Agir maintenant permet d'éviter les dépassements budgétaires récurrents et de sécuriser la rentabilité des produits IA.

Nawfel ABED, Formateur Learni · Expert Cybersécurité
Nawfel ABED

Formateur Learni · Expert Cybersécurité

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction
Drapeau de la FranceOrganisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 24 h

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

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On propose des formations avec un ingénieur dédié

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

Objectifs de la formation AI inference cost optimization en production

  • Piloter l'AI inference cost optimization en production 2026 sur AWS, Azure et Google Cloud
  • Maîtriser la quantification 4-bit et le batching continu avec vLLM 0.6
  • Déployer des endpoints serverless optimisés via API Gateway et Lambda
  • Automatiser le monitoring des coûts avec CloudWatch et Azure Cost Management
  • Optimiser les latences et le throughput sur Inferentia2 et A100
  • Concevoir des stratégies de fallback et de cache avec Cloudflare R2

Programme

Programme AI inference cost optimization en production : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Mesure et diagnostic des coûts d'AI inference cost optimization (vLLM, Prometheus, Grafana)

Analyse des factures réelles sur 80+ déploiements, identification des goulots de latence et de prix par token. Installation de vLLM avec quantification, mise en place de dashboards Prometheus pour suivre tokens par seconde et coût par million de tokens. Livrable : rapport de diagnostic sur un endpoint existant.

Module 2 : Compression et sélection d'instances pour AI inference cost optimization (TensorRT-LLM, AWS Inferentia)

Application de la quantification 4-bit et du pruning sur des modèles Llama-3 et Mistral. Comparaison des performances et coûts entre g5, Inf2 et A100. Exercice pratique de migration d'un endpoint SageMaker vers Inferentia2 avec mesure du TCO. Livrable : endpoint optimisé et tableau comparatif.

Module 3 : Orchestration serverless et edge pour AI inference cost optimization (API Gateway, Lambda, Cloudflare)

Déploiement de fonctions serverless avec mise en cache edge et routage intelligent. Intégration de modèles légers sur Cloudflare Workers et mesure de la réduction des appels aux endpoints principaux. Cas concret sur un flux de support client. Livrable : architecture déployée et métriques de coût.

Voir cette formationFormation Cloudflare R2 & D1

Module 4 : Automatisation des politiques de scaling pour AI inference cost optimization (Karpenter, Azure ML)

Configuration de Karpenter pour ajuster automatiquement les nœuds GPU en fonction de la demande. Mise en place de règles de scaling prédictif sur Azure ML avec seuils de coût. Exercice sur un workload variable simulant 10 000 requêtes par heure. Livrable : politique de scaling opérationnelle.

Module 5 : Gouvernance et optimisation continue de l'AI inference cost optimization (Cost Explorer, budgets, alertes)

Création de budgets et d'alertes multi-cloud, revue des erreurs courantes de surprovisionnement. Intégration des bonnes pratiques dans les pipelines CI/CD. Synthèse des livrables et plan d'action personnalisé pour chaque participant. Livrable : playbook de gouvernance et rapport final.

Comment sont évalués les acquis en AI inference cost optimization en production

  • Quiz de validation des acquis chaque fin de journée
  • Mise en situation finale sur un cas d'entreprise réel
  • Grille d'évaluation des livrables remis par les participants

Méthode pédagogique de la formation AI inference cost optimization en production

  • Réduire de façon mesurable les dépenses d'inférence
  • Choisir et configurer les instances adaptées
  • Automatiser le suivi et l'alerte sur les coûts
  • Intégrer les optimisations dans les pipelines existants

Modalités d'accès à la formation AI inference cost optimization en production

La formation Formation AI inference cost optimization en 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 AI inference cost optimization en 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 AI inference cost optimization en 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 Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« 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 Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« 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 Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
Notre méthode

Comment Learni garantit la qualité de votre formation AI inference cost optimization en production

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
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FAQ

Questions fréquentes sur AI inference cost optimization en production

Faut-il maîtriser vLLM 0.6 avant d'optimiser les coûts d'inférence AI ?+
Il n'est pas nécessaire de maîtriser vLLM 0.6 avant d'optimiser les coûts d'inférence AI : la formation AI inference cost optimization en production introduit directement la quantification 4-bit et le batching continu. Les participants appliquent ces techniques sur AWS Inferentia2 et A100 dès le premier jour avec Prometheus. Cette approche permet d'identifier rapidement les goulots d'étranglement sur les endpoints serverless. L'étape suivante consiste à automatiser les alertes via CloudWatch.
Quelle différence existe-t-il avec TensorRT-LLM pour la compression des modèles ?+
La formation AI inference cost optimization en production diffère de TensorRT-LLM par son focus sur le batching continu vLLM 0.6 et les stratégies de fallback Cloudflare R2. Les participants comparent directement les instances AWS et Azure pour réduire les latences. Cette méthode change la gouvernance des coûts en production multi-cloud. La limite apparaît quand les workloads exigent une orchestration Karpenter avancée.
En combien de temps une équipe pilote-t-elle les coûts sur Inferentia2 ?+
Une équipe pilote les coûts sur Inferentia2 en quelques jours grâce à la formation AI inference cost optimization en production qui couvre diagnostic et scaling. Les exercices portent sur Grafana et Azure Cost Management pour visualiser les métriques. Cela permet d'intégrer le monitoring aux pipelines existants sans refonte majeure. L'étape suivante porte sur les budgets automatisés.
Quels outils comme API Gateway manipule-t-on durant la formation ?+
Les outils manipulés durant la formation AI inference cost optimization en production sont API Gateway, Lambda et Cloudflare pour les endpoints serverless. Les participants déploient des configurations optimisées sur Google Cloud et Azure ML. Cette pratique réduit les latences tout en automatisant le cache. La limite réside dans les workloads très spécifiques non couverts par les cas standards.
Quelle erreur fréquente évite-t-on avec la quantification 4-bit sur A100 ?+
La formation AI inference cost optimization en production évite l'erreur fréquente de négliger le throughput lors de la quantification 4-bit sur A100. Les participants testent TensorRT-LLM et vLLM 0.6 pour comparer les impacts réels. Cela change la conception des stratégies de fallback en production. L'étape suivante intègre les alertes Cost Explorer.
L'optimisation s'applique-t-elle à un parc Windows avec Azure ML ?+
L'optimisation s'applique à un parc Windows avec Azure ML quand la formation AI inference cost optimization en production intègre les outils de monitoring Cost Management. Les exercices couvrent les instances compatibles et le scaling Karpenter. Cette approche permet une gouvernance continue sans migration complète. La limite concerne les workloads GPU-only non hybrides.
Comment l'AI inference cost optimization s'intègre-t-elle avec Grafana existant ?+
L'AI inference cost optimization en production s'intègre avec Grafana existant via les exports Prometheus couverts dans la formation. Les participants automatisent les tableaux de bord sur AWS et Azure. Cela permet un suivi continu des latences et des coûts. L'étape suivante porte sur les politiques de scaling automatisées.
Quels cas d'usage concrets couvrent le batching continu vLLM 0.6 ?+
Les cas d'usage concrets couverts par la formation AI inference cost optimization en production incluent le batching continu vLLM 0.6 sur endpoints Lambda. Les participants déploient des stratégies de cache Cloudflare R2 pour réduire les coûts. Cela améliore le throughput sur Inferentia2 et A100. L'étape suivante concerne la gouvernance multi-cloud.
Quels métiers visent la formation AI inference cost optimization en production 2026 ?+
Les métiers visés par la formation AI inference cost optimization en production 2026 sont les ingénieurs MLOps et les architectes cloud sur AWS Azure et Google Cloud. Les participants conçoivent des politiques de scaling avec Karpenter. Cela leur permet d'automatiser le monitoring des coûts en production. L'étape suivante porte sur les budgets et alertes avancées.
Que apprend-on juste après le scaling avec Karpenter dans cette formation ?+
Juste après le scaling avec Karpenter, la formation AI inference cost optimization en production aborde la gouvernance continue via Cost Explorer et les alertes. Les participants automatisent les politiques sur Azure ML et Google Cloud. Cela assure une optimisation durable des latences et du throughput. La limite réside dans les environnements très contraints en ressources.
Quel est le prix de la formation AI inference cost optimization en production ?+
La formation AI inference cost optimization en production coûte 7 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 13 500 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. L'infrastructure AWS, Azure ou OVH est en supplément, à partir de 150 € HT par jour. Le devis détaillé, envoyé sous 24 h, ajuste le montant au format et à l'adaptation du programme à votre contexte.
Quelle est la durée de la formation AI inference cost optimization en production ?+
5 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
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