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Formation Élagage et Distillation IoT - Optimiser modèles embarqués

Fiche créée le 2 octobre 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

5 500 € HT

5 journées
présentiel
10 personnes max.

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Réf. : OSA912

10 personnes max.

5 500 € HT

Tarif intra-entreprise : à 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

Un modèle trop lourd pour les contraintes IoT est systématiquement rejeté en production.
Sans maîtrise de l'élagage et de la distillation, les projets edge consomment trop de mémoire, de bande passante ou d'énergie et échouent sur le terrain.
Les équipes perdent du temps sur des itérations inutiles tandis que des concurrents déploient des versions compactes et réactives.
Les compétences deviennent rapidement indispensables pour rester crédible sur les appels d'offres embarqués.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

41 978 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 Élagage et Distillation IoT

Maîtriser l'élagage structuré de réseaux pour réduire latence et consommation sur dispositifs IoT sans perte de performance opérationnelle.
Distiller un grand modèle vers un modèle compact adapté aux capteurs et microcontrôleurs tout en mesurant l'écart résiduel réel.
Combiner élagage, distillation et quantification dans l'ordre optimal pour systèmes embarqués contraints en mémoire et énergie.
Comparer les résultats obtenus avec un modèle plus petit entraîné directement sur données IoT pour valider la pertinence de la réduction.
Décider du seuil critique où la compression commence à dégrader la tâche métier sur cibles embarquées.
Déployer et benchmarker les modèles optimisés sur Arduino, Raspberry Pi et FPGA avec métriques latence, RAM et énergie.

Programme

Programme Élagage et Distillation IoT : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Élagage structuré pour cibles IoT (TensorFlow, PyTorch)

Analyse des architectures modèles sur dispositifs embarqués. Pratique de l'élagage structuré avec mesure de latence, mémoire et consommation énergétique sur Raspberry Pi et microcontrôleurs. Cas concrets de réseaux pour capteurs et détection locale. Livrables : modèles élagués benchmarkés et rapport d'impact sur tâches IoT.

Module 2 : Distillation vers modèles compacts (Knowledge Distillation)

Transfert de connaissances d'un modèle enseignant vers un étudiant léger pour edge computing. Exercices sur données capteurs avec ajustement température et perte. Comparaison performance avant/après sur Arduino et FPGA. Livrables : étudiant déployable avec métriques précision et latence.

Module 3 : Quantification et pipeline combiné (TensorRT, ONNX)

Intégration séquentielle élagage-distillation-quantification pour minimiser empreinte sur systèmes embarqués. Tests sur KNX et Home Assistant avec capteurs LoRa. Mesure d'écart résiduel et consommation. Livrables : pipeline complet et modèles quantifiés prêts pour RTOS.

Module 4 : Comparaison avec modèles natifs légers (TinyML, Edge Impulse)

Entraînement direct de petits modèles versus pipeline de réduction sur jeux de données IoT réels. Analyse des seuils où l'élagage perd son intérêt. Benchmarks croisés sur FPGA et Raspberry Pi. Livrables : tableau comparatif et recommandations de choix.

Module 5 : Décision et déploiement final (Firmware, MQTT)

Choix du point de compression acceptable selon contraintes métier IoT. Intégration firmware optimisé avec MQTT et RTOS. Tests complets sur capteurs et domotique. Livrables : modèle final déployé et documentation d'exploitation.

Comment sont évalués les acquis en Élagage et Distillation IoT

Benchmarks latence et mémoire sur cibles embarquées
Projet final de réduction de modèle IoT
Rapports d'écart résiduel et décisions techniques

Méthode pédagogique de la formation Élagage et Distillation IoT

Pratique intensive sur matériel réel
Cas d'usage IoT et capteurs
Outils open source et frameworks edge
Feedback itératif sur livrables

Modalités d'accès à la formation Élagage et Distillation IoT

La formation Formation Élagage et Distillation IoT - Optimiser modèles embarqués 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 Élagage et Distillation IoT - Optimiser modèles embarqués, 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 Élagage et Distillation IoT - Optimiser modèles embarqués 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

Comment Learni garantit la qualité de votre formation Élagage et Distillation IoT

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 sur Élagage et Distillation IoT

Quels outils utilise-t-on pendant la formation Élagage et Distillation IoT ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur tensorFlow, pyTorch, knowledge Distillation, tensorRT, ONNX et tinyML. Ces outils sont ceux du programme Élagage et Distillation IoT, dispensé en présentiel sur 5 journées, pour que les participants s'entraînent sur la pile qu'ils utiliseront au travail.

Que sait-on faire à l'issue de la formation Élagage et Distillation IoT ?+

Les participants savent maîtriser l'élagage structuré de réseaux pour réduire latence et consommation sur dispositifs IoT sans perte de performance opérationnelle, distiller un grand modèle vers un modèle compact adapté aux capteurs et microcontrôleurs tout en mesurant l'écart résiduel réel et combiner élagage, distillation et quantification dans l'ordre optimal pour systèmes embarqués contraints en mémoire et énergie. Ce sont les objectifs annoncés du parcours Élagage et Distillation IoT de niveau Expert, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation Élagage et Distillation IoT ?+

Jour 1 : Élagage structuré pour cibles IoT (TensorFlow, PyTorch). Jour 2 : Distillation vers modèles compacts (Knowledge Distillation). Jour 3 : Quantification et pipeline combiné (TensorRT, ONNX). Jour 4 : Comparaison avec modèles natifs légers (TinyML, Edge Impulse). Jour 5 : Décision et déploiement final (Firmware, MQTT). Le parcours Élagage et Distillation IoT se déroule sur 5 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation Élagage et Distillation IoT sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur benchmarks latence et mémoire sur cibles embarquées, projet final de réduction de modèle IoT et rapports d'écart résiduel et décisions techniques. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Élagage et Distillation IoT, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation Élagage et Distillation IoT ?+

La formation Élagage et Distillation IoT coûte 5 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 9 900 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. 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 Élagage et Distillation IoT ?+

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

La formation Élagage et Distillation IoT est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Élagage et Distillation IoT 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 Élagage et Distillation IoT ?+

Maîtrise confirmée de Python, frameworks ML (TensorFlow ou PyTorch), déploiement sur microcontrôleurs ou Raspberry Pi, et bases solides en réseaux de neurones.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Élagage et Distillation IoT ?+

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 Élagage et Distillation IoT ?+

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