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Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h

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Formation LoRA fine-tuning 2026 - Optimiser IA edge pour IoT

Réf. : TYF215
10 personnes max.
À partir de 2200€ HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
2 journées
distanciel

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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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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les techniques LoRA fine-tuning pour adapter modèles IA en contexte IoT professionnel
  • Développer des compétences en optimisation de grands modèles pour edge computing certifiant
  • Concevoir des pipelines fine-tuning efficaces réduisant coûts et temps en entreprise
  • Implémenter LoRA 2026 sur datasets IoT réels avec outils Hugging Face et PyTorch
  • Déployer solutions LoRA fine-tunées sur capteurs connectés pour applications industrielles
  • Optimiser performances IA en IoT via LoRA, garantissant scalabilité et conformité RGPD
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation

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

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, 75% des projets IoT edge voient leurs coûts exploser de 40% en raison de modèles IA surdimensionnés et lents, entraînant retards déploiement jusqu'à 6 mois selon Gartner 2025.

  • Les entreprises perdent 20% compétitivité face concurrents optimisés, avec risques fuites données capteurs non sécurisés impactant conformité et amendes RGPD.

  • Carrières stagnent : ingénieurs non formés LoRA risquent obsolescence face IA embarquée omniprésente.

  • Investissez dès maintenant en formation professionnelle certifiante pour sécuriser avancées technologiques et booster performances.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux LoRA fine-tuning : principes, setup et premiers tests (PyTorch, Hugging Face, datasets IoT)

Découvrez les bases de LoRA fine-tuning 2026 à travers une immersion pratique en Python et PyTorch, configurez votre environnement avec Hugging Face Transformers pour charger modèles pré-entraînés adaptés IoT, testez sur datasets capteurs réels comme vibrations industrielles ou données environnementales LoRaWAN, réalisez vos premiers fine-tunings supervisés avec exercices guidés, analysez métriques précision/rappel en temps réel, produisez rapports initiaux de performance pour valider acquis professionnels.

Module 2Applications avancées LoRA fine-tuning 2026 : déploiement edge et optimisation IoT (LoRa, MQTT, conteneurs Docker)

Plongez dans déploiements LoRA fine-tunées sur devices edge IoT via Docker et Kubernetes, intégrez protocoles MQTT-LoRa pour flux données temps réel, optimisez hyperparamètres LoRA avec outils comme PEFT pour réduire empreinte mémoire jusqu'à 90%, simulez cas concrets industrie 4.0 sur capteurs connectés, déployez pipelines CI/CD adaptés entreprise, évaluez robustesse modèles via stress-tests, générez livrables déployables incluant APIs sécurisées et dashboards monitoring pour ROI immédiat.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs quotidiens sur LoRA concepts et implémentations
  • Projet final pratique : fine-tuning complet sur dataset IoT personnel
  • Attestation Qualiopi délivrée post-évaluation compétences validées

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique : ateliers coding LoRA sur Jupyter et VS Code
  • 30% théorie : retours experts sur avancées 2026 IoT
  • Cas réels : datasets capteurs LoRaWAN anonymisés entreprise
  • Support continu : replay sessions, forum dédié 6 mois post-formation

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LoRA fine-tuning 2026 - Optimiser IA edge pour IoT 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 LoRA fine-tuning 2026 - Optimiser IA edge pour 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 edge pour 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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation LoRA fine-tuning 2026 - Optimiser IA edge pour IoT ?+
Le tarif individuel est de 2200€ HT. Le forfait groupe / intra-entreprise est indiqué sur la fiche. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation LoRA fine-tuning 2026 - Optimiser IA edge pour IoT ?+
La formation dure 2 journées, en distanciel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Bases solides en Python, machine learning introductif, protocoles IoT comme MQTT et LoRa
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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