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Formation Quantification Modèles IoT - Optimiser latence embarquée

Fiche créée le 2 octobre 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

4 400 € HT

4 journées
présentiel
10 personnes max.

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Réf. : GBD327

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

Un modèle précis en laboratoire mais trop lent ou trop gourmand sur la cible IoT réelle est systématiquement rejeté en production.
La perte mesurée globalement peut masquer la destruction d'une classe critique pour l'application, entraînant des décisions métier erronées.
Sans maîtrise de la quantification et du QAT, les équipes perdent du temps sur des itérations infructueuses et livrent des solutions non viables.
Les projets IoT sont retardés, les budgets explosent et les compétences internes deviennent obsolètes face aux concurrents qui déploient des modèles efficaces sur microcontrôleurs et FPGA.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

41 978 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 Quantification Modèles IoT

Maîtriser la quantification post-entraînement et mesurer la perte réelle par classe pour des modèles IoT opérationnels.
Constituer un jeu de calibration représentatif et comprendre son rôle critique dans les systèmes embarqués.
Implémenter un apprentissage conscient de la quantification lorsque la perte de précision est inacceptable.
Identifier les couches sensibles et les maintenir en précision supérieure sur cibles FPGA ou microcontrôleurs.
Vérifier l'équivalence numérique entre machine de développement et cible IoT finale.
Optimiser latence, mémoire et consommation énergétique des modèles quantifiés en production.

Programme

Programme Quantification Modèles IoT : 4 modules sur 4 journées

Module 1 : Quantification post-entraînement (TensorFlow Lite, ONNX)

Analyse des modèles pré-entraînés pour IoT, conversion en entiers huit bits, calibration sur jeux de données réels et mesure de la perte par classe. Exercices sur Raspberry Pi avec métriques de latence et mémoire. Livrables : modèles quantifiés prêts pour tests embarqués.

Module 2 : Jeux de calibration et métriques par classe (NumPy, scikit-learn)

Construction de jeux de calibration représentatifs, évaluation fine des erreurs par classe plutôt qu'en moyenne globale. Cas concrets sur capteurs IoT et détection d'anomalies. Analyse des impacts métier et ajustement des seuils de quantification.

Module 3 : Apprentissage conscient de la quantification (QAT avec PyTorch)

Mise en œuvre de QAT sur couches critiques, simulation de quantification pendant l'entraînement et comparaison avec post-training. Identification des couches sensibles à préserver en FP32. Travaux pratiques sur modèles pour microcontrôleurs et RTOS.

Module 4 : Vérification et déploiement sur cible (Edge Impulse, Zephyr)

Tests d'équivalence numérique entre développement et cible, optimisation finale pour FPGA et microcontrôleurs. Déploiement sur Arduino ou Raspberry Pi avec mesures d'énergie par inférence. Revue des performances réelles et ajustements finaux.

Comment sont évalués les acquis en Quantification Modèles IoT

Mesure de latence et mémoire sur cible réelle
Analyse de perte par classe sur cas d'usage IoT
Vérification d'équivalence numérique entre cibles

Méthode pédagogique de la formation Quantification Modèles IoT

Ateliers pratiques quotidiens sur matériel IoT
Feedback personnalisé sur les modèles des participants
Études de cas issus de projets industriels embarqués
Ressources et notebooks fournis pour réutilisation

Modalités d'accès à la formation Quantification Modèles IoT

La formation Formation Quantification Modèles IoT - Optimiser latence embarquée 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 Quantification Modèles IoT - Optimiser latence embarquée, 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 Quantification Modèles IoT - Optimiser latence embarquée 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 Quantification Modèles IoT

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 Quantification Modèles IoT

Quels outils utilise-t-on pendant la formation Quantification Modèles IoT ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur tensorFlow Lite, ONNX, numPy, scikit-learn, QAT avec PyTorch et edge Impulse. Ces outils sont ceux du programme Quantification Modèles IoT, 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 Quantification Modèles IoT ?+

Les participants savent maîtriser la quantification post-entraînement et mesurer la perte réelle par classe pour des modèles IoT opérationnels, constituer un jeu de calibration représentatif et comprendre son rôle critique dans les systèmes embarqués et implémenter un apprentissage conscient de la quantification lorsque la perte de précision est inacceptable. Ce sont les objectifs annoncés du parcours Quantification Modèles IoT de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation Quantification Modèles IoT ?+

Jour 1 : Quantification post-entraînement (TensorFlow Lite, ONNX). Jour 2 : Jeux de calibration et métriques par classe (NumPy, scikit-learn). Jour 3 : Apprentissage conscient de la quantification (QAT avec PyTorch). Jour 4 : Vérification et déploiement sur cible (Edge Impulse, Zephyr). Le parcours Quantification Modèles IoT se déroule sur 4 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation Quantification Modèles IoT sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur mesure de latence et mémoire sur cible réelle, analyse de perte par classe sur cas d'usage IoT et vérification d'équivalence numérique entre cibles. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Quantification Modèles IoT, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation Quantification Modèles IoT ?+

La formation Quantification Modèles IoT 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 Quantification Modèles IoT ?+

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

La formation Quantification Modèles IoT est-elle finançable ?+

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

Expérience solide en Python, frameworks ML (TensorFlow ou PyTorch) et programmation C sur microcontrôleurs ou Raspberry Pi.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Quantification Modèles IoT ?+

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 Quantification Modèles IoT ?+

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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