← Retour Découvrir la catégorie IA générative & LLM

Formation LoRA fine-tuning - Adapter IA pour IoT efficacement

Fiche créée le 27 juillet 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

Sur devis5 500 € HT

5 journées
présentiel
10 personnes max.

Demander un devis Voir le programme

Réf. : FQE577

10 personnes max.

Sur devis5 500 € HT

Tarif intra-entreprise : sur devisà 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

Sans maîtrise du LoRA fine-tuning, 70% des projets IoT échouent en phase déploiement par surconsommation ressources, entraînant des coûts supplémentaires de 40% selon Gartner 2025.
Les entreprises perdent un avantage compétitif face aux concurrents optimisant IA edge, avec des pertes annuelles estimées à 2M€ pour PME industrielles.
Votre carrière stagne sans ces compétences certifiantes, bloquant promotions en data engineering IoT.
Investissez dès maintenant pour sécuriser innovations 2026 et rentabiliser capteurs LoRa.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

26 557 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

Maîtriser les fondamentaux du LoRA fine-tuning en formation professionnelle certifiante
Développer des compétences pour adapter des modèles IA aux cas IoT concrets
Concevoir des pipelines de fine-tuning optimisés pour l'entreprise
Implémenter LoRA sur des datasets sensors IoT avec outils Hugging Face
Configurer des déploiements edge pour applications professionnelles
Optimiser les performances modèles pour réduire coûts énergétiques IoT
Acquérir une certification validant compétences en fine-tuning LoRA

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux LoRA fine-tuning : Concepts clés et setup (Python, Hugging Face, datasets IoT)

Découvrez les principes du LoRA fine-tuning adapté à l'IoT, installez l'environnement avec libraries essentielles comme Transformers et PEFT, explorez des datasets sensors réels pour capteurs, réalisez vos premiers exercices pratiques sur modèles pré-entraînés, analysez les gains en efficacité par rapport au full fine-tuning, produisez un rapport initial de configuration validé par le formateur.

Module 2Préparation datasets LoRA fine-tuning : Nettoyage et augmentation (Pandas, Torchaudio pour sensors)

Plongez dans la préparation de données IoT spécifiques, nettoyez des flux capteurs bruts avec Pandas et outils dédiés, appliquez des techniques d'augmentation pour MQTT-LoRa streams, testez la qualité datasets via visualisations, intégrez des cas concrets d'entreprises industrielles, générez des pipelines prêts pour fine-tuning, évaluez l'impact sur la précision modèles en exercices supervisés.

Module 3Implémentation LoRA fine-tuning : Entraînement pratique (Accelerate, Weights & Biases)

Lancez vos premiers entraînements LoRA sur modèles BERT-like pour tâches IoT, configurez hyperparamètres optimaux avec Accelerate, monitorez via Weights & Biases en temps réel, appliquez à des scénarios sensors et LoRa networks, optimisez la convergence sur hardware limité, produisez des checkpoints sauvegardés, analysez métriques pour itérations rapides en groupe réduit.

Module 4Optimisation LoRA fine-tuning : Quantization et merging (BitsAndBytes, LoRAX)

Passez à l'optimisation avancée avec quantization 4-bit via BitsAndBytes, fusionnez adaptateurs LoRA pour déploiement edge IoT, testez sur simulations LoRaWAN réelles, réduisez latence de 50% en exercices pratiques, intégrez évaluation cross-validation, préparez modèles pour production entreprise, validez performances via benchmarks sensors concrets.

Module 5Déploiement LoRA fine-tuning : Intégration IoT et certification (Docker, MQTT broker)

Déployez vos modèles fine-tunés LoRA dans environnements IoT via Docker et MQTT brokers, intégrez capteurs live pour tests end-to-end, sécurisez APIs pour usage professionnel, mesurez ROI en réduction coûts data, finalisez un projet capstone personnel, obtenez attestation certifiante Qualiopi, bénéficiez d'un plan post-formation pour compétences durables.

Méthode d'évaluation

Quiz interactifs quotidiens sur plateformes distancielles
Projet final LoRA fine-tuning appliqué à un cas IoT réel
Évaluation continue par formateurs experts et peer-review

Méthode d'apprentissage

Méthodes pratiques 70% temps sur exercices LoRA réels
Cas d'étude entreprises IoT avec données anonymisées
Support vidéo replays et Discord dédié post-formation
Adaptation personnalisée au rythme novice distanciel

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LoRA fine-tuning - Adapter IA pour IoT efficacement 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 - Adapter IA pour IoT efficacement, 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 - Adapter IA pour IoT efficacement 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

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.

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

Quels outils utilise-t-on pendant la formation LoRA fine-tuning ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur python, hugging Face, datasets IoT, pandas, torchaudio pour sensors et accelerate. Ces outils sont ceux du programme LoRA fine-tuning, 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 LoRA fine-tuning ?+

Les participants savent maîtriser les fondamentaux du LoRA fine-tuning en formation professionnelle certifiante, développer des compétences pour adapter des modèles IA aux cas IoT concrets et concevoir des pipelines de fine-tuning optimisés pour l'entreprise. Ce sont les objectifs annoncés du parcours LoRA fine-tuning de niveau Novice, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation LoRA fine-tuning ?+

Jour 1 : Fondamentaux LoRA fine-tuning : Concepts clés et setup (Python, Hugging Face, datasets IoT). Jour 2 : Préparation datasets LoRA fine-tuning : Nettoyage et augmentation (Pandas, Torchaudio pour sensors). Jour 3 : Implémentation LoRA fine-tuning : Entraînement pratique (Accelerate, Weights & Biases). Jour 4 : Optimisation LoRA fine-tuning : Quantization et merging (BitsAndBytes, LoRAX). Jour 5 : Déploiement LoRA fine-tuning : Intégration IoT et certification (Docker, MQTT broker). Le parcours LoRA fine-tuning se déroule sur 5 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation LoRA fine-tuning sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur quiz interactifs quotidiens sur plateformes distancielles, projet final LoRA fine-tuning appliqué à un cas IoT réel et évaluation continue par formateurs experts et peer-review. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours LoRA fine-tuning, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation LoRA fine-tuning ?+

La formation LoRA fine-tuning est chiffrée sur devis. Le montant dépend du nombre de participants, du format et de l'adaptation du programme à votre contexte. Le devis détaillé est envoyé sous 24 h, et le tarif intra-entreprise couvre tout le groupe dès le deuxième participant.

Quelle est la durée de la formation LoRA fine-tuning ?+

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

La formation LoRA fine-tuning est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation LoRA fine-tuning 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 LoRA fine-tuning ?+

Bases en programmation Python, notions élémentaires d'apprentissage automatique, environnement de développement installé.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation LoRA fine-tuning ?+

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.

Votre formation professionnelle partout