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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
Les entreprises qui ne maîtrisent pas PyTorch 2026 perdent en compétitivité sur le marché du machine learning.
Selon des études récentes, 67 % des projets IA échouent par manque de compétences en frameworks modernes.
Les équipes sans ces savoir-faire accumulent du retard technique et voient leurs talents partir vers des concurrents mieux équipés.
Le risque de voir des budgets gaspillés et des opportunités manquées augmente chaque trimestre.
Agir maintenant permet d’éviter ces pertes et de sécuriser l’avenir de vos projets ML.
Les participants explorent les nouveautés de PyTorch 2026, créent des tenseurs optimisés et implémentent des fonctions de perte personnalisées. Ils réalisent des exercices pratiques sur des jeux de données réels, configurent des environnements de développement collaboratifs et produisent un premier livrable de modèle simple avec documentation technique.
Cette journée porte sur l’entraînement efficace de modèles complexes. Les apprenants utilisent les DataLoader optimisés, activent l’accélération GPU et appliquent la précision mixte. Des cas concrets d’entreprise sont traités avec exercices itératifs aboutissant à un modèle fine-tuné et à un rapport de métriques de performance.
Les stagiaires conçoivent et entraînent des architectures avancées comme les transformers et modèles de diffusion. Ils intègrent des modules pré-entraînés, réalisent des transferts d’apprentissage et produisent un prototype multimodal. Chaque exercice inclut des visualisations et un livrable de code versionné.
La journée couvre l’industrialisation des modèles. Les participants déploient via TorchServe, conteneurisent avec Docker et mettent en place du monitoring continu. Des scénarios d’entreprise guident les exercices pratiques jusqu’à la livraison d’un pipeline complet prêt pour la production.
Les apprenants optimisent les modèles par quantization et pruning, valident les performances et finalisent un projet professionnel complet. Ils présentent leur solution devant le groupe, reçoivent des retours et obtiennent un livrable certifiant leurs nouvelles compétences en PyTorch 2026.
La formation Formation PyTorch 2026 - Déployer des modèles ML avancés 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.
Pour le bon déroulement de la formation Formation PyTorch 2026 - Déployer des modèles ML avancés, 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 PyTorch 2026 - Déployer des modèles ML avancés 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.
Data ScienceQualiopi
Développement WebQualiopi
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Machine Learning & MLOpsQualiopi
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