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Formation ONNX Runtime 2026 - Optimiser l'inférence ML en production

Réf. : OGR229
10 personnes max.
4400€ 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
4 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les optimisations avancées d'ONNX Runtime 2026 pour accélérer l'inférence en entreprise
  • Développer des compétences professionnelles en conversion et exécution de modèles ML cross-plateforme
  • Concevoir des pipelines d'inférence scalables et certifiants pour des projets professionnels
  • Implémenter des techniques de quantization et pruning avec ONNX Runtime 2026
  • Optimiser les performances hardware pour réduire les coûts en production
  • Déployer des solutions robustes adaptées aux besoins d'une formation certifiante en entreprise

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 d'ONNX Runtime 2026, vos modèles ML restent lents, avec des latences dépassant 200ms par inférence, entraînant une perte de 40% en efficacité opérationnelle selon Gartner.

  • Les coûts cloud explosent de 60% faute d'optimisations hardware, impactant directement la rentabilité des projets IA en entreprise.

  • Votre carrière stagne face à des concurrents 3x plus rapides en production, risquant des opportunités manquées et une obsolescence technique rapide.

  • Investissez dès maintenant pour sécuriser performances et compétitivité.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux avancés ONNX Runtime 2026 : conversion modèles et exécution optimisée (PyTorch, TensorFlow, outils ONNX)

Découvrez les dernières évolutions d'ONNX Runtime 2026 pour convertir des modèles PyTorch et TensorFlow en format optimisé, explorez les APIs avancées pour l'exécution multi-threadée, réalisez des exercices pratiques sur des datasets réels, configurez des sessions d'inférence personnalisées, testez les performances initiales avec benchmarks intégrés, produisez vos premiers modèles exportés prêts pour la production en entreprise.

Module 2Optimisations performance ONNX Runtime 2026 : quantization et pruning (outils graph optimizers, hardware accelerators)

Plongez dans les techniques de quantization dynamique et statique avec ONNX Runtime 2026, appliquez le pruning intelligent sur des réseaux neuronaux complexes, utilisez les graph optimizers pour réduire la latence de 50%, expérimentez sur GPU et CPU via CUDA et DirectML, analysez les métriques de performance en temps réel, générez des rapports détaillés, intégrez ces optimisations dans des workflows professionnels scalables.

Module 3Déploiement en production ONNX Runtime 2026 : intégration cloud et edge (Docker, Kubernetes, AWS SageMaker)

Apprenez à déployer ONNX Runtime 2026 en conteneurs Docker pour une scalabilité immédiate, configurez des orchestrations Kubernetes pour l'auto-scaling, intégrez avec AWS SageMaker et Azure ML, simulez des charges de production élevées, gérez les erreurs et monitoring avec Prometheus, testez la résilience sur edge devices, livrez des déploiements prêts à l'emploi pour booster les compétences en entreprise.

Module 4Cas avancés et tuning ONNX Runtime 2026 : multi-modèles et sécurité (custom operators, profiling avancé)

Traitez des scénarios multi-modèles avec ONNX Runtime 2026 pour des applications hybrides, implémentez des custom operators pour des besoins spécifiques, renforcez la sécurité contre les attaques adversariales, profilez finement avec les outils intégrés pour des gains de 30% supplémentaires, analysez des cas concrets d'entreprises leaders, finalisez un projet personnel certifiant, consolidez vos compétences professionnelles en inférence optimisée.

Méthode d'évaluation

  • Quiz technique sur optimisations et déploiement
  • Projet pratique de pipeline ONNX Runtime 2026
  • Étude de cas avec analyse de performances

Méthode d'apprentissage

  • Exercices pratiques sur datasets réels et outils pros
  • Support individualisé en distanciel live
  • Accès illimité aux replays et ressources 6 mois
  • Certification Qualiopi validant les compétences acquises

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation ONNX Runtime 2026 - Optimiser l'inférence ML en 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 ONNX Runtime 2026 - Optimiser l'inférence ML en 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 ONNX Runtime 2026 - Optimiser l'inférence ML en 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
★★★★★

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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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