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Formation Multimodal RAG 2026 - Maîtriser les IA multimodales avancées

Réf. : JNH539
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
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les architectures Multimodal RAG 2026 pour applications d'entreprise certifiantes
  • Développer des systèmes de retrieval hybride texte-image-vidéo performants
  • Implémenter des agents IA multimodaux avec gestion d'état avancée
  • Optimiser les embeddings multimodaux pour une précision professionnelle accrue
  • Concevoir et déployer des pipelines RAG scalables en production
  • Intégrer des modèles 2026 comme LLaVA ou GPT-4V dans des workflows certifiants
  • Acquérir des compétences expertes en évaluation et fine-tuning multimodal

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 maîtrise du Multimodal RAG 2026, vos systèmes IA perdent 65% d'efficacité sur queries visuelles et multimodales, générant des erreurs coûteuses en analyse de données d'entreprise.

  • Les équipes non formées gaspillent 40% de temps en développement custom, avec des coûts dépassant 200k€ annuels par projet raté selon Gartner 2025.

  • En 2026, 82% des applications IA leaders intègrent le multimodal, risquant l'obsolescence totale et la perte de parts de marché pour les retardataires.

  • Chaque trimestre sans compétences expertes creuse un écart compétitif insurmontable, menaçant la survie business face à des concurrents agiles.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Multimodal RAG 2026 : intégration texte-image avec embeddings hybrides (CLIP, LLaVA, vector stores)

Plongez dans les bases du Multimodal RAG 2026 en installant un environnement expert avec Hugging Face et LangChain, explorez les embeddings multimodaux via CLIP et BLIP pour fusionner texte et images, réalisez des exercices pratiques de retrieval sur datasets réels d'entreprise, construisez votre premier pipeline RAG multimodal traitant queries visuelles, testez la génération augmentée avec LLaVA sur cas concrets, produisez un prototype fonctionnel avec métriques de précision et obtenez un feedback personnalisé du formateur.

Module 2Architectures avancées Multimodal RAG 2026 : retrieval hybride et agents IA (LlamaIndex, FAISS, chaines de raisonnement)

Construisez des architectures scalables Multimodal RAG 2026 en implémentant des vector stores hybrides comme FAISS et Pinecone pour gérer vidéos et documents, développez des agents IA autonomes avec LangGraph pour raisonnement multimodal, enchaînez retrieval, reranking et génération via modèles 2026 comme Gemini 2.0, appliquez des cas d'entreprise en analyse de rapports visuels, optimisez les chains avec outils de tracing comme LangSmith, générez des livrables prêts pour production et évaluez l'impact business via simulations réelles.

Module 3Déploiement et optimisation Multimodal RAG 2026 : production sécurisée et fine-tuning (Docker, Kubernetes, LoRA)

Passez à l'échelle en déployant votre système Multimodal RAG 2026 avec Docker et Kubernetes pour haute disponibilité, fine-tunez des modèles experts via LoRA sur données d'entreprise confidentielles, intégrez sécurité et monitoring avec Guardrails et Prometheus, testez en conditions réelles sur workloads multimodaux intensifs, optimisez les coûts et performances pour ROI maximal, finalisez un projet fil rouge complet avec API REST déployée, recevez certification et plan d'action pour intégration immédiate en entreprise.

Méthode d'évaluation

  • QCM expert de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue par exercices Multimodal RAG pratiques
  • Soutenance du projet fil rouge Multimodal RAG 2026 devant le formateur

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert IA en activité
  • Exercices pratiques sur cas d’entreprise multimodaux réels
  • Projet fil rouge Multimodal RAG progressif sur 3 jours
  • Support de cours complet et ressources 2026 remis aux participants

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Multimodal RAG 2026 - Maîtriser les IA multimodales avancées 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 Multimodal RAG 2026 - Maîtriser les IA multimodales avancées, 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 Multimodal RAG 2026 - Maîtriser les IA multimodales avancées 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
★★★★★

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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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