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Formation Model Distillation - Optimiser modèles IA pour production

Réf. : ZFE557
10 personnes max.
4200€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
3 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les techniques avancées de model distillation pour modèles professionnels
  • Développer des student models performants à partir de teacher models complexes
  • Implémenter distillation par logits, features et relations en contexte entreprise
  • Optimiser la taille et la vitesse des modèles IA certifiants pour production
  • Évaluer et déployer des modèles distillés avec métriques business pertinentes
  • Concevoir pipelines de distillation scalables pour équipes data
  • Intégrer distillation dans workflows DevOps IA sécurisés

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.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans model distillation, les modèles IA lourds consomment 5x plus de ressources GPU, gonflant les coûts cloud de 40% en moyenne selon Gartner 2024.

  • Les latences élevées causent 25% d'abandon utilisateur sur apps mobiles, perdant des millions en CA e-commerce.

  • Les équipes sans ces compétences voient 60% de projets IA échouer en prod par scalabilité défaillante.

  • En 2025, 82% des postes ML exigent optimisation teacher-student, risquant stagnation carrière et retard concurrentiel majeur pour votre entreprise.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux model distillation : architectures teacher-student et loss functions avancées (PyTorch, TensorFlow)

Plongez dans les principes experts de model distillation en configurant des paires teacher-student sur datasets réels comme ImageNet ou GLUE, implémentez des loss functions hybrides KD + CE pour booster la précision, réalisez des exercices pratiques sur distillation vanilla et temperature scaling, analysez l'impact sur la convergence via TensorBoard, produisez votre premier modèle distillé 3x plus léger avec code source annoté et benchmarks initiaux pour valider les gains en entreprise.

Module 2Techniques avancées model distillation : feature maps, relations et online distillation (Hugging Face, ONNX)

Explorez la distillation par features et relations inter-étages en migrant un BERT teacher vers un DistilBERT student sur tâches NLP, intégrez online distillation pour flux continus avec PyTorch Lightning, testez sur cas concrets d'entreprise comme détection d'anomalies ou recommandation, optimisez hyperparamètres via Optuna et grid search, générez rapports comparatifs de performance F1-score et latence, déployez prototypes intermédiaires en conteneurs Docker pour simuler production, transformez vos compétences en atouts immédiats.

Module 3Déploiement model distillation : optimisation finale, évaluation et scaling (TensorRT, AWS SageMaker)

Finalisez vos modèles distillés en les quantisant et pruning via TensorRT pour edge devices, évaluez robustesse avec adversarial attacks et drift detection sur datasets custom, intégrez dans pipelines CI/CD avec MLflow et Kubeflow, mesurez ROI business via coûts cloud réduits et TPS augmentés, réalisez un projet fil rouge complet sur vision ou NLP, soutenez-le avec démo live et plan de rollout entreprise, repartez avec portfolio certifiant et accès repo Git pour réplication rapide en production.

Méthode d'évaluation

  • QCM expert sur techniques de distillation et pièges avancés
  • Évaluation par projets pratiques et benchmarks comparatifs
  • Soutenance du modèle distillé fil rouge avec analyse ROI

Méthode d'apprentissage

  • Sessions animées par formateurs ML en activité chez leaders tech
  • Exercices hands-on sur datasets et outils open-source réels
  • Projet fil rouge évolutif pour portfolio professionnel
  • Supports cours, notebooks Jupyter et ressources cloud incluses

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Model Distillation - Optimiser modèles IA pour 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.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Model Distillation - Optimiser modèles IA pour production, 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 Model Distillation - Optimiser modèles IA pour production 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, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

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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.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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