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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, vos modèles IA restent lourds et coûteux, entraînant des latences critiques qui font fuir 70% des utilisateurs mobiles selon Gartner 2025.
Les entreprises perdent jusqu'à 40% sur factures cloud inutiles, avec 85% des déploiements ML échouant en production faute d'optimisation, bloquant innovations et ROI.
Votre carrière stagne face à des experts distillant modèles 10x plus rapides, exposant votre équipe à des pertes compétitives massives.
Investissez dès maintenant pour transformer ces risques en avantages stratégiques durables.
Découvrez les bases de la model distillation, technique innovante pour compresser les modèles IA massifs en versions efficaces, via des cours interactifs et exemples concrets sur des datasets standards. Utilisez TensorFlow pour modéliser un teacher model simple, entraînez-le sur des tâches de classification, analysez les métriques de performance initiales, et préparez le terrain pour la distillation pratique, avec exercices guidés en petits groupes pour une assimilation rapide des théories essentielles.
Plongez dans les méthodes de distillation supervisée via TensorFlow, en appliquant des loss functions spécifiques comme KL divergence sur des modèles pré-entraînés. Réalisez des ateliers hands-on pour distiller un réseau neuronal profond vers un modèle étudiant compact, mesurez gains en taille et vitesse, testez sur hardware edge, optimisez hyperparamètres en temps réel, et générez vos premiers livrables fonctionnels prêts pour déploiement, renforçant vos compétences professionnelles pas à pas.
Passez à PyTorch pour explorer la distillation non supervisée et self-distillation sur des cas d'usage entreprise comme la vision par ordinateur. Codez des scripts complets transférant connaissances d'un teacher vers student, intégrez data augmentation avancée, évaluez robustesse avec cross-validation, simulez scénarios mobiles contraints, produisez rapports d'analyse comparative, et consolidez l'apprentissage via challenges collaboratifs, alignés sur besoins MLOps modernes.
Intégrez la model distillation dans des workflows MLOps complets, utilisant Docker, Kubernetes et MLflow pour automatiser entraînement et déploiement. Configurez CI/CD pour versions distillées, monitorez drift et performance en prod, appliquez A/B testing sur modèles légers, gérez versioning avec Git, déployez sur cloud AWS ou edge devices, et validez scalabilité via exercices en équipe, préparant vos compétences à l'environnement entreprise certifiant.
Culminez avec un projet capstone personnel : distillez un modèle LLM ou CNN complexe en version 2026 ultra-efficace, intégrez TensorFlow, PyTorch et MLOps. Présentez résultats chiffrés sur réduction mémoire jusqu'à 90%, testez en live sur devices réels, recevez feedback expert, finalisez portfolio professionnel avec code source et démos, obtenez attestation certifiante Qualiopi, prêt pour immediate application en entreprise.
La formation Formation Model Distillation 2026 - Créer des modèles IA légers 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 - Créer des modèles IA légers, 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 - Créer des modèles IA légers 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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