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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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Formation Développement Informatique à Avignon en Mai 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Formation Développement Informatique à Vitry-sur-Seine en Avril 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Formation Automatisation & Productivité à Bordeaux en Juillet 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de l'indexation et de la recherche vectorielle haute performance, vos systèmes de données saturement dès des millions de vecteurs, multipliant les temps de requête par 10.
Une entreprise perd en moyenne 30 000 € par an en infrastructure surdimensionnée et 40 % de temps de développement gaspillés sur des optimisations ratées.
65 % des projets de recherche vectorielle à grande échelle échouent, exposant l'entreprise à des pertes de compétitivité et les data engineers à des risques carrière majeurs.
Chaque trimestre sans expertise avancée creuse l'écart avec les concurrents qui scalent sans limites.
La formation Maîtriser Milvus : Indexation et Recherche Vectorielle haute performance pour vos données 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.
Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser Milvus : Indexation et Recherche Vectorielle haute performance pour vos données, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser Milvus : Indexation et Recherche Vectorielle haute performance pour vos données s'effectue à travers :
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.
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.
Panorama des moteurs de recherche vectorielle et positionnement de Milvus dans l’écosystème de la Data Science. Présentation des concepts : vecteurs, embeddings, cas d’usage (recherche de similarité, classification, recommandation, etc.). Architecture Milvus : overview, composants principaux (Server, Storage, Query Node, etc.), principes de conception. Premiers pas : installation locale (docker, source), prise en main du tableau de bord Milvus.
Création et gestion de collections (schéma, partitions). Génération et ingestion de vecteurs issus de modèles de NLP ou d’image (exemple : embeddings sentence-transformers, OpenAI, etc.). Création et paramétrage d’index : IVF, HNSW, FLAT. Optimisation des insertions et gestion des performances. Réaliser des requêtes de similarité avec index vectoriels. Paramétrer la scalabilité et la tolérance aux pannes (sharding, réplication).
Interopérabilité avec Python, Faiss et les principaux frameworks d’IA. Construction d’applications de recherche sémantique (exemple : moteur de recherche de documents, d’images ou de vidéo). Sécurité, sauvegarde, monitoring du cluster. Déploiement sur cloud (Kubernetes, AWS, GCP). Bonnes pratiques pour la gestion opérationnelle, les sauvegardes et la montée en charge. Atelier projet : mise en place d’un prototype de moteur de recherche vectorielle avec Milvus et Python.
Public
Développeurs, data scientists, ingénieurs data, architectes cloud souhaitant déployer de la recherche vectorielle à grande échelle
Prérequis
Connaissances de base en Python, compréhension générale des bases de données et du machine learning
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