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Formation Distillation de modèles - Optimiser IA pour production

Réf. : VIT220
10 personnes max.
3150€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
3 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les principes de distillation de modèles pour des applications IA professionnelles
  • Développer des student models compacts à partir de teachers puissants en entreprise
  • Implémenter des techniques de knowledge distillation avec PyTorch et Hugging Face
  • Optimiser les performances et la taille des modèles pour déploiement certifiant
  • Concevoir des pipelines de distillation adaptés à des cas métier concrets
  • Évaluer et mesurer l'efficacité des modèles distillés en production
  • Déployer des modèles légers sur edge devices et serveurs contraints

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.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de la distillation de modèles, les équipes IA gaspillent 60% de ressources compute en production, avec des coûts cloud explosant à 500€/mois par modèle lourd inutilisable sur edge.

  • Les latences x10 font chuter les KPI business de 40% en apps temps réel, et 75% des projets ML échouent au déploiement faute de modèles légers selon Gartner 2024.

  • Votre entreprise perd des opportunités concurrentielles, tandis que les data scientists non formés stagnent en carrière face à la demande croissante d'optimisation IA.

  • Agissez maintenant pour éviter ces pertes irreversibles et scaler vos modèles efficacement.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux model distillation : principes teacher-student et setup PyTorch (loss functions, datasets)

Plongez dans les bases théoriques de la distillation de modèles avec un focus sur le paradigme teacher-student, installez l'environnement PyTorch dédié et préparez vos datasets réels d'entreprise, codez votre premier pipeline de distillation vanilla en appliquant des loss functions comme KL divergence et MSE, réalisez des exercices pratiques sur des modèles de classification image, produisez un student model 5x plus léger avec validation des performances, et bénéficiez d'une code review personnalisée pour ancrer vos compétences professionnelles dès la première journée.

Module 2Techniques avancées model distillation : features, logits et distillation multi-étapes (Hugging Face, NLP)

Explorez les méthodes sophistiquées comme la distillation par features et logits sur des tâches NLP avec Hugging Face Transformers, intégrez BERT teacher vers DistilBERT student en gérant attention mechanisms et hidden states, appliquez des exercices sur datasets texte d'entreprise comme sentiment analysis ou NER, optimisez les hyperparamètres via grid search et early stopping, testez la robustesse sur données noisy, générez des métriques précises de fidélité et compression, et construisez un projet fil rouge progressif qui démontre une réduction de 70% de la latence tout en préservant 95% de l'accuracy.

Module 3Déploiement model distillation : optimisation hybride, quantization et mesure en prod (ONNX, TensorRT)

Passez à l'action avec le déploiement de modèles distillés via ONNX et TensorRT pour edge computing, combinez distillation avec pruning et quantization pour des gains extrêmes, intégrez dans des pipelines CI/CD d'entreprise, mesurez latence, throughput et empreinte mémoire sur hardware réel, réalisez des benchmarks comparatifs teacher vs student sur cas IoT et mobile, produisez des livrables déployables comme Docker images optimisées, et finalisez par une soutenance de projet certifiant qui valorise directement vos compétences en production IA scalable.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur distillation et optimisation en fin de formation
  • Évaluation pratique par développement de pipelines distillés
  • Soutenance du projet fil rouge avec metrics de performance

Méthode d'apprentissage

  • Cours par formateur expert ML en activité professionnelle
  • Exercices hands-on sur cas d'entreprise et datasets open-source
  • Projet fil rouge de distillation complète sur 3 jours
  • Support de cours détaillé et notebooks Jupyter remis

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Distillation de modèles - Optimiser IA pour 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.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Distillation de modèles - Optimiser IA pour 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 Distillation de modèles - Optimiser IA pour 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, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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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.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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