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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 maîtriser la model distillation 2026, vos modèles IA restent lourds et coûteux, gaspillant jusqu'à 40% du budget cloud en inférences inutiles selon Gartner.
Les latences élevées entraînent une perte de 25% des utilisateurs mobiles, impactant directement le CA et la compétitivité.
En entreprise, cela freine l'innovation, expose à des risques de non-conformité RGPD sur les déploiements edge, et bloque les promotions pour les data scientists novices.
Investissez dès maintenant dans cette formation pour éviter ces pièges et transformer vos modèles en atouts performants.
Découvrez les bases de la model distillation 2026 à travers des explications claires sur les principes de transfert de connaissances, les types de distillation (logits, features), et les avantages en termes de performance. Utilisez TensorFlow pour modéliser un teacher-student simple, réalisez des exercices pratiques sur des datasets MNIST, analysez les métriques de compression, et produisez votre premier modèle réduit de 70% en taille, avec feedback personnalisé des formateurs experts.
Plongez dans TensorFlow pour implémenter la distillation offline sur des modèles CNN complexes, en configurant des hyperparamètres optimaux comme la température et alpha. Travaillez sur des cas concrets d'images classification, mesurez la perte de précision minimale, intégrez des visualisations avec TensorBoard, effectuez des benchmarks de vitesse d'inférence, et générez un livrable : un modèle déployable 5x plus rapide, prêt pour production en entreprise.
Passez à PyTorch pour maîtriser la distillation online et progressive, en appliquant des techniques hybrides sur des datasets comme CIFAR-10. Codez des architectures teacher-student dynamiques, optimisez avec des loss functions customisées, testez la robustesse aux bruits, comparez les performances multi-GPU, et créez un rapport détaillé avec métriques F1-score améliorées, idéal pour des applications mobiles et edge computing en formation professionnelle.
Intégrez la model distillation 2026 dans des workflows MLOps complets via Docker et Kubernetes, automatisez les pipelines avec MLflow pour tracking et versioning. Déployez sur cloud AWS ou GCP, simulez des charges de production, gérez les mises à jour itératives, résolvez des pièges courants comme l'overfitting du student, et produisez un pipeline end-to-end scalable, certifié pour une utilisation immédiate en entreprise.
Appliquez tout en un projet capstone : distillez un LLM comme BERT en version légère avec TensorFlow et PyTorch, intégrez MLOps pour monitoring en temps réel. Résolvez des challenges réels d'entreprise (latence mobile, coûts GPU), optimisez pour 90% de réduction taille/précision préservée, présentez votre solution en pitch, recevez une évaluation certifiante Qualiopi, et repartez avec un portfolio concret pour booster vos compétences professionnelles.
La formation Formation Model Distillation 2026 - Compacter vos modèles IA de 90% 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 - Compacter vos modèles IA de 90%, 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 - Compacter vos modèles IA de 90% 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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