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Formation PyTorch - Développez des modèles DL performants

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

4 400 € HT

4 journées
présentiel
10 personnes max.

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Réf. : KDE367

10 personnes max.

4 400 € HT

Tarif intra-entreprise : à partir de 7 490 € HT pour tout le groupe

Présentiel et passage de certification sur devis

4 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans maîtriser PyTorch intermédiaire, vos modèles deep learning stagnent : entraînements 3x plus lents sans CUDA, taux d'erreur production à 25% faute d'optimisations DataLoader, déploiements échoués coûtant 10k€ en retards projets.
Concurrents avec TorchServe déploient 5x plus vite, captant 40% parts marché IA.
Évitez bugs gradients invisibles multipliant coûts GPU x4, pertes datasets mal gérés, et obsolescence face à IA scalable.
Investissez 28h pour gains ROI x10 en efficacité, restez leader en ML.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

42 264 formations · 25 pays

On propose des formations avec un ingénieur dédié

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

Objectifs de la formation PyTorch

Maîtriser les tenseurs avancés et l'autograd de PyTorch
Construire et entraîner des CNN et RNN complexes
Optimiser les performances avec CUDA et DataParallel
Gérer datasets et DataLoaders pour gros volumes
Déployer modèles en production via TorchServe
Profiler et déboguer pour gains de vitesse x10

Programme

Programme PyTorch : 4 modules sur 4 journées

Module 1 : Tenseurs avancés et Autograd : manipulation, gradients, backprop (PyTorch tensors, hooks)

Plongez dans les tenseurs multidimensionnels de PyTorch, manipulez-les via exercices interactifs sur broadcasting et reshaping, implémentez l'autograd pour calculer gradients automatiquement, testez sur datasets MNIST réels, créez vos premiers modules personnalisés, produisez des graphiques de loss et validez par livrables concrets prêts à réutiliser.

Module 2 : Réseaux neuronaux : CNN, RNN, transformers (nn.Module, TorchVision)

Construisez des CNN avec convolutions et pooling via TorchVision, entraînez sur CIFAR-10 avec exercices pratiques, passez aux RNN et LSTM pour séries temporelles, intégrez attention mechanisms, optimisez hyperparamètres en temps réel, générez prédictions sur cas concrets comme reconnaissance d'images, exportez modèles fonctionnels pour portfolio.

Module 3 : Optimisation et datasets : CUDA, DataLoaders, augmentations (torch.optim, DistributedDataParallel)

Accélérez l'entraînement sur GPU avec CUDA et torch.cuda, configurez DataLoaders pour batching massif et shuffling, appliquez transformations via torchvision.transforms sur exercices photo-réalistes, testez optimizers Adam/Warmup, mesurez speedup x5 sur benchmarks, déboguez bottlenecks communs, livrez scripts optimisés scalables.

Module 4 : Déploiement et projets : TorchServe, ONNX, profiling (TorchScript, TensorBoard)

Convertissez modèles en TorchScript pour inférence rapide, déployez via TorchServe sur serveurs Docker, exportez en ONNX pour interopérabilité, profilez avec TensorBoard pour identifier goulots, réalisez un projet capstone complet sur détection d'objets, testez en conditions production, repartez avec API déployée et rapport d'impact.

Comment sont évalués les acquis en PyTorch

Quiz interactifs quotidiens
Exercices pratiques évalués
Projet final certifiant

Méthode pédagogique de la formation PyTorch

70% pratique sur cas réels
30% théorie appliquée
Exercices en binôme

Modalités d'accès à la formation PyTorch

La formation Formation PyTorch - Développez des modèles DL performants 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 PyTorch - Développez des modèles DL performants, 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 PyTorch - Développez des modèles DL performants 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 PyTorch

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 PyTorch

Quels outils utilise-t-on pendant la formation PyTorch ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur pyTorch tensors, hooks, nn.Module, torchVision, torch.optim et distributedDataParallel. Ces outils sont ceux du programme PyTorch, dispensé en présentiel sur 4 journées, pour que les participants s'entraînent sur la pile qu'ils utiliseront au travail.

Que sait-on faire à l'issue de la formation PyTorch ?+

Les participants savent maîtriser les tenseurs avancés et l'autograd de PyTorch, construire et entraîner des CNN et RNN complexes et optimiser les performances avec CUDA et DataParallel. Ce sont les objectifs annoncés du parcours PyTorch de niveau Intermédiaire, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation PyTorch ?+

Jour 1 : Tenseurs avancés et Autograd : manipulation, gradients, backprop (PyTorch tensors, hooks). Jour 2 : Réseaux neuronaux : CNN, RNN, transformers (nn.Module, TorchVision). Jour 3 : Optimisation et datasets : CUDA, DataLoaders, augmentations (torch.optim, DistributedDataParallel). Jour 4 : Déploiement et projets : TorchServe, ONNX, profiling (TorchScript, TensorBoard). Le parcours PyTorch se déroule sur 4 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation PyTorch sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur quiz interactifs quotidiens, exercices pratiques évalués et projet final certifiant. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours PyTorch, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation PyTorch ?+

La formation PyTorch coûte 4 400 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 7 490 € 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 PyTorch ?+

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

La formation PyTorch est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation PyTorch 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 PyTorch ?+

Maîtrise de Python, bases en NumPy/Pandas, notions de deep learning et réseaux de neurones.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation PyTorch ?+

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 PyTorch ?+

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.

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