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Formation LoRA fine-tuning - Optimiser les réseaux IoT à grande échelle

Réf. : ORM806
10 personnes max.
5500€ 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
5 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les techniques avancées de LoRA fine-tuning pour applications IoT professionnelles
  • Développer des compétences en optimisation de réseaux LoRa en entreprise
  • Configurer des intégrations MQTT-LoRa pour une connectivité certifiante
  • Implémenter des capteurs fine-tunés avec gestion énergétique avancée
  • Déployer des solutions LoRA scalables et sécurisées en production
  • Optimiser les performances IoT via fine-tuning personnalisé et tests réels

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 du LoRA fine-tuning, 40% des déploiements IoT échouent par interférences et surconsommation, multipliant les coûts par 3 selon Gartner 2023.

  • Les entreprises perdent jusqu'à 25% de data critique en zones rurales, impactant décisions stratégiques et revenus.

  • Carrières stagnent : ingénieurs non fine-tunés LoRa risquent obsolescence face à 5G-IoT hybride.

  • Investissez dès maintenant en formation professionnelle certifiante pour sécuriser vos réseaux IoT scalables et rentables.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux LoRA fine-tuning : protocoles avancés et outils Semtech (découverte modulation)

Plongez dans les mécanismes profonds de LoRA fine-tuning via ateliers pratiques sur kits Semtech SX126x, analysez les modulations SF7 à SF12, ajustez les paramètres Spreading Factor et Bandwidth pour maximiser la portée, réalisez des simulations NS-3 pour valider les gains, produisez un rapport initial de configuration optimisée, intégrez des cas concrets d'entreprises IoT avec exercices en binôme pour une assimilation rapide des concepts professionnels.

Module 2LoRA fine-tuning réseau : gateways et serveurs (intégration The Things Network)

Configurez des gateways LoRa multi-canaux avec fine-tuning adaptatif, déployez sur The Things Network pour tester la scalabilité, optimisez Coding Rate et Sync Word via outils Wireshark, simulez 100 nœuds pour identifier goulots, intégrez MQTT broker pour flux temps réel, générez des dashboards Grafana comme livrables, appliquez à des scénarios industriels comme smart cities, avec debug en temps réel et exercices collaboratifs pour renforcer compétences entreprise.

Module 3LoRA fine-tuning capteurs : sensors et consommation (outils Arduino/ESP32)

Fine-tunez des capteurs IoT sur ESP32-LoRa avec optimisation duty cycle, mesurez la consommation via multimètres et profilers, implémentez Adaptive Data Rate pour économies 50% énergie, testez en environnement contrôlé avec humidité/vibration, développez firmwares custom en MicroPython, produisez prototypes fonctionnels connectés MQTT, analysez logs pour tuning itératif, via cas d'usage agriculture connectée, ateliers pratiques garantissent maîtrise professionnelle.

Module 4LoRA fine-tuning sécurité : chiffrement et authentification (LoRaWAN 1.1)

Renforcez la sécurité LoRA via fine-tuning AES-128 et keys rotation, configurez ABP/OTAA sur ChirpStack, simulez attaques replay pour valider robustesse, intégrez Device Integrity Protocol, testez avec 50 devices en cluster, générez certificats et politiques IAM, appliquez à IoT critique comme santé connectée, exercices de pentest éthique, livrables incluent audits sécurité complets, préparent à déploiements certifiants en entreprise.

Module 5LoRA fine-tuning déploiement : scalabilité et monitoring (projet final intégrateur)

Déployez un réseau LoRA fine-tuné complet en présentiel, intégrez 20 capteurs réels avec MQTT-LoRa hybride, monitorez via Prometheus/InfluxDB, optimisez en live pour QoS 99,9%, testez failover et roaming, produisez un dossier projet avec ROI chiffré, présentez à panel simulant direction entreprise, consolidez acquis via Q&R approfondis, obtenez feedback personnalisé pour compétences certifiantes IoT.

Méthode d'évaluation

  • Quiz techniques quotidiens sur LoRA fine-tuning
  • Projet final de déploiement réseau optimisé
  • Évaluations pratiques par binôme avec feedback expert

Méthode d'apprentissage

  • 70% pratique sur hardware LoRa réel et simulations
  • 30% théorie avancée avec cas d'entreprise IoT
  • Exercices collaboratifs en petits groupes
  • Simulations avancées et debug en temps réel

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LoRA fine-tuning - Optimiser les réseaux IoT à grande échelle 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 - Optimiser les réseaux IoT à grande échelle, 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 - Optimiser les réseaux IoT à grande échelle 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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