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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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Formation Développement Informatique à Argenteuil en Octobre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Allan Busi
1 oct. 20268 min de lectureArgenteuil
Découvrez un guide étape par étape pour les enseignants du supérieur souhaitant une reconversion numérique en avril 2026. Outils, formations Qualiopi et financements OPCO inclus.
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Allan Busi1 juin 20268 min de lectureToursNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de l'optimisation d'hyperparamètres, vos modèles ML sous-performent de 20 à 30% en précision, rendant les prédictions peu fiables.
Les data scientists perdent en moyenne 40% de leur temps en tuning manuel inefficace, soit plus de 500 heures par projet et des milliers d'euros en ressources cloud gaspillées inutilement.
75% des échecs de projets IA sont directement liés à cette lacune, exposant l'entreprise à des pertes business estimées à 100 000 € par incident et freinant votre carrière face à des concurrents agiles.
Chaque mois sans compétences avancées amplifie ces risques, menaçant la viabilité de vos initiatives IA.
La formation Optimisez vos Modèles avec Optuna : Formation Complète en Optimisation d’Hyperparamètres 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 garantir la qualité de la formation Optimisez vos Modèles avec Optuna : Formation Complète en Optimisation d’Hyperparamètres, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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 Optimisez vos Modèles avec Optuna : Formation Complète en Optimisation d’Hyperparamètres 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.
Présentation des enjeux de l’optimisation d’hyperparamètres dans le Machine Learning (impact sur la performance, coût computationnel, reproductibilité). Vue d’ensemble des solutions existantes (grid search, random search, algorithmes bayésiens). Introduction à Optuna : principes, architecture, installation. Prise en main de l’outil, notions de study, trial, search space.
Création d’une study Optuna, définition et gestion des espaces de recherche. Utilisation des samplers (TPE, CMA-ES, random…). Scénarios d’optimisation avec des modèles scikit-learn et Keras/TensorFlow. Manipulation de pruners pour accélérer l’optimisation. Implémentation d’une étude complète sur un dataset classique, intégration à un pipeline ML, analyse comparée (avant/après).
Visualisation interactive avec Optuna (optimization history, parameter importance, parallel coordinates plot, etc). Stockage des études (bases de données, joblib, cloud). Bonnes pratiques pour des études reproductibles. Intégration à des workflows automatisés et à des outils de MLOps. Conseil sur la sélection efficace des hyperparamètres. Projet final guidé autour de l’optimisation d’un modèle complexe en équipe.
8 personnes max.
3300 € HT / par personne
3 jours
distancielPublic
Data scientists, ingénieurs Machine Learning, développeurs Python souhaitant maîtriser l’optimisation d’hyperparamètres dans leurs projets IA.
Prérequis
Maîtrise de Python, connaissances de base en Machine Learning (modèles, entraînement).
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Intermédiaire
2 200,00 €2 journées
distanciel8 pers. max.Avancée3 300,00 €3 journéesdistanciel8 pers. max.Intermédiaire1 100,00 €1 journéedistanciel8 pers. max.Intermédiaire1 100,00 €1 journéedistanciel8 pers. max.
