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Formation LoRA fine-tuning 2026 - Optimiser IA embarquée IoT

Réf. : QCW570
10 personnes max.
4400€ 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
4 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser LoRA fine-tuning pour modèles IA légers en formation professionnelle
  • Développer compétences optimisation paramètres modèles IoT certifiante
  • Concevoir pipelines fine-tuning adaptés contraintes edge computing entreprise
  • Implémenter intégration LoRA avec protocoles LoRa MQTT capteurs
  • Déployer solutions IA optimisées dispositifs IoT connectés
  • Optimiser performances énergétiques modèles fine-tunés production
  • Évaluer impact business fine-tuning LoRA projets professionnels

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 LoRA fine-tuning 2026, vos dispositifs IoT gaspillent 40% énergie batteries capteurs, selon Gartner, entraînant pannes 25% missions critiques.

  • Entreprises perdent 2M€/an downtimes IA non optimisée edge, freinant innovation 30% concurrents.

  • Carrières stagnent : ingénieurs IoT risquent obsolescence, salaires gelés -15% marché.

  • Investissez formation avancée, transformez risques en leadership IA embarquée dès aujourd'hui.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux LoRA fine-tuning : architectures avancées outils PEFT (PyTorch, Hugging Face)

Plongez dans mécanismes avancés LoRA fine-tuning 2026, explorez décomposition low-rank matrices, configurez environnements PyTorch Hugging Face, réalisez exercices pratiques adaptation modèles LLM légers, analysez impacts paramétrage sur précision IoT, produisez rapports comparatifs fine-tuning complet vs LoRA, intégrez cas concrets capteurs connectés pour valider acquis professionnels.

Module 2Implémentation LoRA fine-tuning : pipelines datasets IoT (capteurs, MQTT LoRa)

Construisez pipelines end-to-end LoRA datasets IoT réels, prétraitez données capteurs via Pandas NumPy, fine-tunez modèles BERT-like contraintes mémoire edge, testez intégration MQTT LoRaWAN simulations, développez scripts automatisés Hugging Face Trainer, évaluez métriques BLEU perplexité sur scénarios embarqués, livrez prototypes fonctionnels prêts déploiement entreprise.

Module 3Optimisation LoRA fine-tuning : quantization pruning pour IoT 2026 (TensorRT, ONNX)

Optimisez modèles LoRA fine-tunés via quantization 8-bit pruning structurée, convertissez ONNX TensorRT déploiement edge, simulez contraintes LoRa basse consommation, benchmarkez latence énergie capteurs réels, ajustez hyperparamètres QLoRA avancés, intégrez feedback loops MQTT temps réel, produisez livrables déployables firmware IoT, analysez ROI performance professionnelle.

Module 4Déploiement production LoRA fine-tuning : scaling sécurisé IoT (Kubernetes, Docker)

Déployez solutions LoRA fine-tuning clusters Kubernetes Docker IoT, sécurisez APIs MQTT LoRaWAN chiffrement, scalez horizontalement flottes capteurs, monitorez drift modèles Prometheus Grafana, migrez legacy systèmes IA embarquée, réalisez audits conformité RGPD Qualiopi, finalisez projets certifiants portfolio, préparez accompagnement post-formation compétences entreprise.

Méthode d'évaluation

  • Quiz techniques LoRA fine-tuning IoT quotidiens
  • Projet final déploiement modèle edge certifiant
  • Études cas réels capteurs LoRa MQTT évaluées

Méthode d'apprentissage

  • Projets pratiques 70% temps LoRA IoT
  • Cas d'entreprise anonymisés 2026 tendances
  • Exercices binomes feedback coach personnalisé
  • Support ressources lifetime post-formation

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LoRA fine-tuning 2026 - Optimiser IA embarquée IoT 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 LoRA fine-tuning 2026 - Optimiser IA embarquée IoT, 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 LoRA fine-tuning 2026 - Optimiser IA embarquée IoT 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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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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