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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 — 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
Sans maîtrise de la model distillation 2026, vos modèles IA restent lourds et coûteux, gaspillant jusqu'à 80% des budgets GPU selon Gartner.
Les latences élevées entraînent 40% d'abandon d'utilisateurs sur apps mobiles, impactant directement les revenus entreprise.
Les ingénieurs non formés risquent l'obsolescence face à la concurrence agile, avec 65% des projets ML échouant en production d'après Forrester.
Investissez dès maintenant pour des modèles légers, scalables et rentables.
Découvrez les principes avancés de la model distillation 2026, en explorant la knowledge distillation teacher-student avec TensorFlow et PyTorch, appliquez des exercices pratiques sur des datasets réels comme CIFAR-10, configurez des distillateurs personnalisés, analysez les métriques de perte et de fidélité, produisez vos premiers modèles réduits de 70% en taille, tout en intégrant des cas concrets d'entreprises pour une optimisation immédiate.
Plongez dans les méthodes de distillation par features et logits pour model distillation 2026, utilisez PyTorch pour implémenter des distillateurs multi-stages, réalisez des ateliers hands-on sur des modèles Vision Transformers, mesurez l'impact sur la latence inférence, optimisez les hyperparamètres via grid search, générez des rapports comparatifs teacher vs student, appliquez à des scénarios mobiles et edge computing pour des gains de performance concrets en entreprise.
Intégrez pruning structuré et quantization post-training dans votre model distillation 2026 avec TensorFlow, combinez ces techniques en pipelines MLOps automatisés, pratiquez sur des modèles BERT et ResNet via exercices collaboratifs, évaluez la compression jusqu'à 90% sans perte de précision, déployez des prototypes sur Kubernetes, analysez les coûts GPU réduits, livrez des scripts prêts pour la production industrielle.
Déployez des modèles distillés 2026 en MLOps complets, configurez des pipelines CI/CD avec GitHub Actions et MLflow, intégrez TensorFlow Serving et TorchServe pour l'inférence scalable, simulez des déploiements sur AWS SageMaker, monitorez la dérive via Prometheus, testez la robustesse en conditions réelles, produisez des dashboards interactifs pour suivre les KPI en entreprise, assurant une mise en production fluide.
Appliquez la model distillation 2026 à des Large Language Models en projet capstone, distillez des GPT-like avec PyTorch et TensorFlow, intégrez MLOps pour A/B testing et scaling, évaluez sur benchmarks industriels comme GLUE, optimisez pour edge devices, présentez vos livrables en pitch entreprise, recevez un feedback expert, repartez avec un portfolio certifiant pour booster votre carrière en IA optimisée.
La formation Formation Model Distillation 2026 - Optimiser modèles IA en production 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 le bon déroulement de la formation Formation Model Distillation 2026 - Optimiser modèles IA en production, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :
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 Formation Model Distillation 2026 - Optimiser modèles IA en production 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.
« cool, j'ai appris des trucs »
« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »
« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »
« 😊👍 »
« bien 👍 »
« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »
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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.
Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.
Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.
Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.
Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.
Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.
Machine Learning & MLOpsQualiopi
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