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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 du Multimodal RAG, 75% des projets IA multimodaux échouent en phase de production selon Gartner, entraînant des pertes de 2M€ annuels par entreprise sur des hallucinations non-groundées et latences excessives.
Les Data Scientists experts stagnent, perdant 30% d'opportunités carrière face à la concurrence adoptant ces systèmes hybrides.
Les entreprises risquent un retard compétitif critique, avec 40% de churn clients sur des assistants IA sous-performants.
Investissez dès maintenant pour sécuriser votre avance en IA multimodale et MLOps.
Plongez dans les concepts experts de Multimodal RAG, en explorant les embeddings croisés pour texte, images et audio via TensorFlow et PyTorch, réalisez des exercices pratiques sur des datasets multimodaux comme LAION ou CLIP, configurez des retrievers denses hybrides, testez des fusions de modalités en temps réel, produisez un prototype initial évaluable avec métriques comme Recall@K et NDCG, tout en intégrant les meilleures pratiques MLOps pour une scalabilité immédiate.
Construisez des index multimodaux performants avec PyTorch et FAISS, intégrez des retrievers contrastifs avancés pour multi-modalités, appliquez des techniques d'augmentation de données sur des cas concrets d'entreprise comme la recherche visuelle-textuelle, optimisez la similarité cosinus et late-interaction, développez un module de reranking neuronal, générez des rapports de performance chiffrés, et préparez le terrain pour l'intégration MLOps avec conteneurs Docker.
Maîtrisez la génération en Multimodal RAG via TensorFlow et LlamaIndex, fine-tunez des LLMs comme LLaVA sur contextes multimodaux récupérés, implémentez des prompts dynamiques multi-modalités, testez sur des benchmarks comme MM-Vet et GroundingDINO, gérez les hallucinations avec grounding visuel, produisez des outputs cohérents pour applications e-commerce ou diagnostics IA, et intégrez des hooks MLOps pour versioning automatique des modèles.
Orchestrez des pipelines end-to-end Multimodal RAG avec Kubeflow et MLflow, automatisez l'entraînement distribué sur GPU multi-nodes, déployez via Kubernetes avec autoscaling, monitorez les métriques en temps réel comme throughput et drift multimodal, implémentez CI/CD pour updates itératifs, simulez des charges production sur cas réels d'entreprise, générez des dashboards Grafana personnalisés, assurant une résilience opérationnelle totale.
Finalisez le déploiement de Multimodal RAG en production avec TensorFlow Serving et Prometheus, sécurisez les APIs contre injections multimodales, optimisez l'inférence avec quantization et distillation, intégrez A/B testing pour modèles hybrides PyTorch-TensorFlow, analysez des logs pour root-cause analysis, produisez un livrable complet : code source, docs et playbook MLOps, prêt pour intégration entreprise, avec certification de compétences acquises.
La formation Formation Multimodal RAG - Déployer des IA multimodales performantes 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 Multimodal RAG - Déployer des IA multimodales performantes, 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 Multimodal RAG - Déployer des IA multimodales performantes 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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