Organisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h

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Formation PyTorch - Développer des modèles IA performants

Réf. : KIY962
10 personnes max.
À partir de 2800 € HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
2 journées
présentiel

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Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels
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On propose des formations avec un ingénieur dédié
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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les fondamentaux de PyTorch pour construire des modèles de deep learning dans un contexte professionnel
  • Développer des compétences pratiques en création et entraînement de réseaux neuronaux adaptés aux besoins de l'entreprise
  • Concevoir des pipelines de données efficaces en utilisant les outils PyTorch pour des projets certifiants
  • Implémenter des solutions de machine learning robustes avec TensorFlow et PyTorch en environnement MLOps
  • Optimiser les performances des modèles tout en intégrant les bonnes pratiques de déploiement en entreprise
  • Configurer des environnements de formation complets pour favoriser l'apprentissage continu des équipes
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation

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

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

  • Les entreprises qui ne maîtrisent pas PyTorch perdent en compétitivité face à des concurrents capables de déployer rapidement des modèles d'IA performants.

  • Selon des études récentes, 65 % des projets de machine learning échouent par manque de compétences internes solides, entraînant des retards coûteux et une perte de parts de marché.

  • Les professionnels sans formation certifiante en PyTorch voient leur carrière stagner tandis que la demande explose dans les secteurs tech.

  • Ne pas investir maintenant dans ces compétences expose à un retard difficile à combler face à l'évolution rapide des outils MLOps.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

Programme de la formation

Module 1Thématique : Introduction à PyTorch et construction de réseaux neuronaux (outils, méthodes, livrables)

Les participants découvrent les bases de PyTorch à travers des exercices pratiques de création de tenseurs et de graphiques dynamiques, ils explorent les modules nn.Module pour définir des architectures simples, réalisent un premier modèle de classification sur un jeu de données réel, manipulent les optimiseurs et les fonctions de perte, et produisent un livrable complet avec visualisation des courbes d'apprentissage pour valider les acquis de la formation.

Module 2Thématique : Entraînement avancé et intégration MLOps avec PyTorch (outils, méthodes, livrables)

La deuxième journée porte sur l'optimisation des modèles, l'utilisation de DataLoader pour le traitement de gros volumes de données, l'intégration de TensorBoard pour le suivi des métriques, et l'initiation aux pratiques MLOps avec sauvegarde de modèles et versioning, les apprenants déploient un pipeline complet sur un cas d'entreprise concret et remettent un livrable prêt pour la production incluant scripts et documentation technique.

Méthode d'évaluation

  • Quiz de validation des acquis après chaque module
  • Projet pratique final évalué par le formateur
  • Auto-évaluation des compétences acquises en fin de formation

Méthode d'apprentissage

  • Exercices pratiques sur ordinateur portable personnel
  • Cas d'usage concrets issus du monde professionnel
  • Supports de cours détaillés fournis en version numérique
  • Accès à un dépôt Git privé pour les projets réalisés

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation PyTorch - Développer des modèles IA 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 - Développer des modèles IA 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 - Développer des modèles IA 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.

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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation PyTorch - Développer des modèles IA performants ?+
Le tarif est de 2800 € HT par participant. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation PyTorch - Développer des modèles IA performants ?+
La formation dure 2 journées, en présentiel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail, au CSP (contrat de sécurisation professionnelle) pour les salariés licenciés pour motif économique et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Connaissances de base en Python, notions de programmation orientée objet et familiarité avec les concepts mathématiques simples comme les matrices
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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