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Formation QLoRA - Optimiser modèles IA légers pour IoT

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

Sur devis5 500 € HT

5 journées
présentiel
10 personnes max.

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Réf. : MDS712

10 personnes max.

Sur devis5 500 € HT

Tarif intra-entreprise : sur devisà partir de 9 900 € HT pour tout le groupe

Présentiel et passage de certification sur devis

5 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans maîtrise de QLoRA, vos projets IoT gaspillent jusqu'à 80% de ressources mémoire sur edge devices, entraînant des coûts énergétiques multipliés par 5 selon Gartner 2023.
Les modèles non optimisés causent des latences critiques, avec 40% d'échecs de déploiement en production industrielle.
Votre entreprise risque de perdre des contrats face à la concurrence agile, et votre carrière stagne sans compétences certifiantes en IA légère.
Investissez dès maintenant pour transformer ces risques en avantages compétitifs durables.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

26 555 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

Maîtriser les bases de QLoRA en formation professionnelle certifiante
Développer des compétences en fine-tuning quantisé pour modèles IoT
Concevoir des adaptations LoRA efficaces adaptées aux capteurs connectés
Implémenter QLoRA avec MQTT et LoRa pour transmission de données optimisée
Optimiser les performances IA sur devices edge en entreprise
Déployer des solutions QLoRA scalables pour projets IoT professionnels

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux QLoRA : théorie LoRA et quantification (Python, Hugging Face)

Découvrez les principes de QLoRA via des modules théoriques interactifs, installez les outils Python essentiels comme Transformers et PEFT, réalisez vos premiers exercices de chargement de modèles pré-entraînés, appliquez une quantification 4-bit simple sur un LLM basique, produisez un rapport initial sur les gains mémoire obtenus, tout en reliant ces concepts aux contraintes IoT comme la faible consommation énergétique.

Module 2Fine-tuning QLoRA : adapter modèles pour capteurs IoT (Datasets, training loops)

Plongez dans le fine-tuning pratique avec datasets IoT simulés de capteurs, configurez des training loops optimisés via Accelerate, testez des adaptations sur modèles légers comme Phi-2, intégrez des métriques de perte et perplexité, générez des checkpoints personnalisés, analysez l'impact sur la latence pour devices edge, et préparez un livrable de modèle fine-tuné prêt pour déploiement en entreprise.

Module 3Intégration QLoRA IoT : MQTT et LoRa pour protocoles (Mosquitto, ChirpStack)

Intégrez QLoRA à des protocoles IoT via MQTT broker Mosquitto et LoRaWAN avec ChirpStack, développez des scripts Python pour inférence edge, simulez des flux de données capteurs en temps réel, optimisez la bande passante avec modèles quantisés, testez la robustesse en scénarios déconnectés, produisez un prototype de pipeline end-to-end, et évaluez les économies d'énergie pour applications industrielles.

Module 4Optimisation avancée QLoRA : sensors et edge computing (TensorRT, ONNX)

Optimisez vos modèles QLoRA pour capteurs via export ONNX et conversion TensorRT, calibrez pour hardware IoT comme Raspberry Pi, mesurez FPS et consommation CPU/GPU, appliquez des techniques de pruning complémentaires, déployez sur simulateurs edge, générez des benchmarks comparatifs, et concevez un dashboard de monitoring pour suivre les performances en production entreprise.

Module 5Déploiement et sécurité QLoRA : scalabilité IoT (Docker, Kubernetes mini)

Déployez vos solutions QLoRA en conteneurs Docker adaptés IoT, configurez une orchestration légère Kubernetes pour flottes de capteurs, intégrez chiffrement des inférences avec TLS, testez la scalabilité sur 10+ devices virtuels, rédigez un plan de mise en production sécurisé, produisez un portfolio projet complet certifiant, et planifiez l'évolution vers des déploiements professionnels en entreprise.

Méthode d'évaluation

Quiz interactifs quotidiens sur plateformes distancielles
Projet final QLoRA IoT avec rapport technique détaillé
Attestation Qualiopi sur compétences acquises et livrables

Méthode d'apprentissage

70% pratique avec exercices hands-on en distanciel
30% théorie via vidéos et démos live interactives
Support Slack dédié pour questions en temps réel
Accès illimité replays et ressources post-formation

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation QLoRA - Optimiser modèles IA légers pour IoT 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 QLoRA - Optimiser modèles IA légers pour IoT, 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 QLoRA - Optimiser modèles IA légers pour IoT 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

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.

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

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

Les travaux pratiques s'appuient sur python, hugging Face, datasets, training loops, mosquitto et chirpStack. Ces outils sont ceux du programme QLoRA, dispensé en présentiel sur 5 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 QLoRA ?+

Les participants savent maîtriser les bases de QLoRA en formation professionnelle certifiante, développer des compétences en fine-tuning quantisé pour modèles IoT et concevoir des adaptations LoRA efficaces adaptées aux capteurs connectés. Ce sont les objectifs annoncés du parcours QLoRA de niveau Novice, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation QLoRA ?+

Jour 1 : Fondamentaux QLoRA : théorie LoRA et quantification (Python, Hugging Face). Jour 2 : Fine-tuning QLoRA : adapter modèles pour capteurs IoT (Datasets, training loops). Jour 3 : Intégration QLoRA IoT : MQTT et LoRa pour protocoles (Mosquitto, ChirpStack). Jour 4 : Optimisation avancée QLoRA : sensors et edge computing (TensorRT, ONNX). Jour 5 : Déploiement et sécurité QLoRA : scalabilité IoT (Docker, Kubernetes mini). Le parcours QLoRA se déroule sur 5 journées, en présentiel.

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

L'évaluation repose sur quiz interactifs quotidiens sur plateformes distancielles, projet final QLoRA IoT avec rapport technique détaillé et attestation Qualiopi sur compétences acquises et livrables. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours QLoRA, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation QLoRA ?+

La formation QLoRA est chiffrée sur devis. Le montant dépend du nombre de participants, du format et de l'adaptation du programme à votre contexte. Le devis détaillé est envoyé sous 24 h, et le tarif intra-entreprise couvre tout le groupe dès le deuxième participant.

Quelle est la durée de la formation QLoRA ?+

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

La formation QLoRA est-elle finançable ?+

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

Bases en Python, notions d'apprentissage automatique et environnement Linux elementary.

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

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.

Votre formation professionnelle partout