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Formation Qdrant - Maîtriser la recherche vectorielle pour l'IA

Réf. : QGF685
10 personnes max.
3500€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
4 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les fondamentaux de Qdrant pour des applications IA professionnelles
  • Configurer une instance Qdrant et gérer les collections vectorielles
  • Implémenter la recherche sémantique et par similarité en entreprise
  • Développer des compétences en intégration Qdrant avec Python et LangChain
  • Optimiser les performances pour des projets scalables et certifiants
  • Déployer Qdrant en production avec Docker pour une utilisation professionnelle

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

  • Sans maîtrise de Qdrant, les projets IA perdent 60% d'efficacité en recherche sémantique, multipliant les temps de développement par trois.

  • Les entreprises gaspillent jusqu'à 50 000€ par an en infrastructures non scalables, avec 70% des applications RAG échouant en production faute de vector DB optimisée.

  • En 2024, 82% des recruteurs écartent les profils sans compétences en bases vectorielles, creusant l'écart concurrentiel.

  • Chaque trimestre sans formation expose votre équipe à des retards critiques sur le marché GenAI explosif.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Qdrant : installation et premiers concepts (Docker, client Python)

Découvrez Qdrant via une installation rapide avec Docker, configurez votre premier environnement de développement, explorez les notions clés comme les vecteurs et les collections, réalisez des exercices pratiques pour créer une collection initiale, testez l'upsert de vos premiers embeddings générés par des modèles comme Sentence Transformers, et produisez un rapport simple de validation pour consolider vos acquis dès la première journée.

Module 2Collections Qdrant : indexation et gestion des données vectorielles (Python SDK, payloads)

Plongez dans la création avancée de collections avec configurations d'index HNSW, intégrez des payloads pour enrichir vos vecteurs avec métadonnées métier, pratiquez l'upsert en batch sur des datasets réels d'entreprise, gérez les mises à jour et suppressions via le client Python, appliquez ces compétences sur un cas concret de catalogue produits, et générez des visualisations pour analyser la qualité de votre indexation.

Module 3Recherche Qdrant : queries sémantiques et filtrage (similarity search, filtres)

Maîtrisez les recherches par similarité cosine ou euclidienne sur vos collections, combinez avec des filtres avancés sur payloads pour des requêtes précises, intégrez des exemples RAG en reliant Qdrant à des LLMs comme via LangChain, testez sur des scénarios business réels comme la recommandation personnalisée, optimisez les seuils de score pour des résultats pertinents, et documentez un flux complet de query-to-result pour vos projets professionnels.

Module 4Déploiement Qdrant : scaling et intégrations (Kubernetes, monitoring, projet final)

Déployez Qdrant en mode cluster avec Docker Compose pour la scalabilité, configurez le monitoring via Prometheus et Grafana, intégrez avec des pipelines CI/CD et des APIs FastAPI, réalisez un projet fil rouge complet d'application recherche sémantique, effectuez des tests de charge sur des volumes d'entreprise, et préparez un plan de production incluant backups et haute disponibilité pour une mise en œuvre immédiate.

Méthode d'évaluation

  • QCM de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue par exercices pratiques
  • Soutenance du projet fil rouge devant le formateur

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert en activité
  • Exercices pratiques sur des cas d’entreprise réels
  • Projet fil rouge progressif tout au long de la formation
  • Support de cours complet remis à chaque participant

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Qdrant - Maîtriser la recherche vectorielle pour l'IA 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.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Qdrant - Maîtriser la recherche vectorielle pour l'IA, 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 Qdrant - Maîtriser la recherche vectorielle pour l'IA 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, Pôle emploi et FNE-Formation. 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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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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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.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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