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Formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna : Guide Complet et Pratique

Fiche créée le 27 juillet 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

2 200 € HT

2 journées
présentiel
8 personnes max.

Demander un devis Voir le programme

Réf. : RYN497

8 personnes max.

2 200 € HT

Tarif intra-entreprise : à partir de 3 990 € HT pour tout le groupe

Présentiel et passage de certification sur devis

2 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans maîtrise de l'optimisation des hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna, vos modèles stagnent à 20-30% de performance en deçà du potentiel optimal, gaspillant des semaines de calcul GPU coûteux.
Les data scientists perdent en moyenne 150 heures par projet sur des essais manuels inefficaces, représentant jusqu'à 50 000 € de ressources cloud inutilisées annuellement par équipe.
Ces sous-performances entraînent 70% des échecs de déploiements ML en production, exposant votre entreprise à des pertes business de plusieurs millions et compromettant votre avance concurrentielle.
Chaque mois sans expertise Optuna amplifie les risques, menaçant directement votre carrière et la rentabilité de vos initiatives IA.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

41 946 formations · 25 pays

On propose des formations avec un ingénieur dédié

Entreprises : Aptar, ArcelorMittal, Equans, Biocoop, Solocal, EDF, Photowatt, Ubisoft, Microsoft, Chronopost, RATP et Vanatome. Écoles partenaires : CESI, École IT, EFREI, EPSI, INGETIS, INSEEC, La Plateforme, My Digital School et Ynov.

Objectifs de la formation Deep learning

Maîtriser les bases théoriques de l’optimisation d’hyperparamètres
Prendre en main Optuna pour l’optimisation automatique
Savoir intégrer Optuna dans des projets machine learning (scikit-learn, TensorFlow, etc.)
Concevoir des études d’optimisation avancées (pruning, custom samplers, multi-objectifs)
Industrialiser ses workflows avec Optuna (visualisation, stockage, reproduction)
Éviter les pièges classiques et interpréter correctement les résultats

Programme Deep learning : 3 modules sur 2 journées

Module 1 : Fondamentaux de l’Optimisation et Présentation d’Optuna

Introduction à l’optimisation d’hyperparamètres : enjeux, méthodes traditionnelles vs. automatiques. Présentation d’Optuna, installation, architecture (studies, trials). Interface avec Python. Premier projet pratique : optimisation d’un classifieur scikit-learn.

Module 2 : Approfondissement des Fonctions de Recherche et de Pruning

Étude des algorithmes de sampling (TPE, Random, CMA-ES). Méthodes d’arrêt anticipé (pruning) pour économiser du temps de calcul. Exercices pratiques sur l’optimisation de modèles deep learning avec Keras ou PyTorch. Mise en place de callbacks personnalisés pour monitorer les essais.

Module 3 : Personnalisation, Analyse Avancée & Industrialisation avec Optuna

Conception de samplers sur-mesure et gestion des contraintes multiples. Études multi-objectifs et visualisation avancée des résultats (importance, évolution, corrélations). Intégration d’Optuna dans des pipelines industriels (stockage avec RDB, utilisation avec DVC/MLflow). Bonnes pratiques, débogage, reproductibilité, questions/réponses et cas réels sur des données clients.

Comment sont évalués les acquis en Deep learning

Mise en situation pratique sur un projet d’optimisation
QCM de connaissances
Retour individualisé sur les projets réalisés pendant la formation

Méthode pédagogique de la formation Deep learning

Cours interactif avec démonstrations en direct
Exercices pratiques sur Jupyter Notebook
Études de cas réels en équipe
Support de cours détaillé et notebook fournis

Modalités d'accès à la formation Deep learning

La formation Formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna : Guide Complet et Pratique est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna : Guide Complet et Pratique, 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 Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna : Guide Complet et Pratique 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, France Travail, FNE-Formation et CSP (contrat de sécurisation professionnelle). Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

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.

Témoignages

Ce qu'ils disent
de nous.

★★★★★ Avis Google

★★★★★

« Learni a co-conçu notre programme IA pour 200 collaborateurs. Sélection rigoureuse, intervenants experts et accompagnement post-formation. Résultat : 92 % des apprenants ont mis en application en moins de 30 jours, et un ROI mesuré à +180 % sur le premier semestre. »

Julien BiancoDirectrice Formation

AFCI

★★★★★

« Nous avons confié à Learni la création de notre nouveau cycle. Allan sélectionne désormais nos formateurs : contenus pertinents et fort engagement. Apprenants très satisfaits et offre éducative renforcée. »

Thibaut AiméDirecteur Général

INGETIS

★★★★★

« En tant que Responsable pédagogique, j'ai été conquis par la réactivité et le professionnalisme de Learni : sélection rigoureuse des formateurs, suivi exemplaire et impact concret sur nos cohortes. »

Arnaud ParadisResponsable pédagogique

École IT

Notre méthode

Comment Learni garantit la qualité de votre formation Deep learning

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.

Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable

Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation réservée

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

Cartable, cahiers et fournitures essentielles
Distribué via nos associations partenaires
Inclus, sans surcoût pour vous

M'inscrire et offrir un kit

FAQ

Questions fréquentes sur Deep learning

Que sait-on faire à l'issue de la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna ?+

Les participants savent maîtriser les bases théoriques de l’optimisation d’hyperparamètres, prendre en main Optuna pour l’optimisation automatique et savoir intégrer Optuna dans des projets machine learning (scikit-learn, TensorFlow, etc.). Ce sont les objectifs annoncés du parcours Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna ?+

Jour 1 : Fondamentaux de l’Optimisation et Présentation d’Optuna. Jour 2 : Approfondissement des Fonctions de Recherche et de Pruning. Jour 3 : Personnalisation, Analyse Avancée & Industrialisation avec Optuna. Le parcours Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna se déroule sur 2 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur mise en situation pratique sur un projet d’optimisation, QCM de connaissances et retour individualisé sur les projets réalisés pendant la formation. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna ?+

La formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna coûte 2 200 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 3 990 € HT pour tout le groupe, jusqu'à 8 personnes. Le devis détaillé, envoyé sous 24 h, ajuste le montant au format et à l'adaptation du programme à votre contexte.

Quelle est la durée de la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna ?+

2 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.

La formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.

Faut-il des prérequis pour suivre la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna ?+

Connaissances en machine learning supervisé, Python, notions de deep learning (PyTorch ou TensorFlow), expérience de l'entraînement de modèles.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna ?+

Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation. Learni est certifié Qualiopi et prépare le cas échéant à une certification tierce, qu'il ne délivre pas lui-même.

Learni fournit-il le matériel pour la formation Optimisation des Hyperparamètres en Deep Learning avec Optuna ?+

Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour chaque participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.

Votre formation professionnelle partout