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Formation Re-ranking Models - Optimiser la pertinence IA

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

5 500 € HT

5 journées
présentiel
10 personnes max.

Demander un devis Voir le programme

Réf. : XXI112

10 personnes max.

5 500 € HT

Tarif intra-entreprise : à 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

Les entreprises qui négligent le re-ranking perdent jusqu'à 35 % de pertinence dans leurs résultats de recherche.
Cette baisse entraîne une chute directe du taux de conversion et une perte de revenus estimée à plusieurs centaines de milliers d'euros par an.
Les équipes ML sans ces compétences avancées voient leur carrière stagner face à la concurrence.
Maîtriser ces techniques devient indispensable pour rester compétitif et sécuriser son avenir professionnel.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

41 974 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 Re-ranking Models

Maîtriser les architectures avancées de re-ranking en formation professionnelle certifiante.
Développer des compétences pointues pour déployer des modèles performants en entreprise.
Concevoir des pipelines MLOps robustes intégrant TensorFlow et PyTorch.
Implémenter des stratégies d'optimisation pour améliorer la pertinence des résultats.
Optimiser les workflows de production avec des outils modernes de MLOps.
Évaluer et affiner les modèles pour des cas d'usage métier concrets.

Programme

Programme Re-ranking Models : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Thématique : Fondamentaux du re-ranking et architectures modernes (TensorFlow, PyTorch, datasets)

Les participants explorent les principes du re-ranking et ses applications en recherche et recommandation. Ils analysent des modèles existants, manipulent des datasets réels et comparent des implémentations TensorFlow et PyTorch. Des exercices pratiques permettent de construire un premier pipeline simple avec des métriques de pertinence. Le livrable est un notebook fonctionnel de base.

Module 2 : Thématique : Entraînement avancé de re-ranking models (PyTorch, loss functions, fine-tuning)

Cette journée se concentre sur l'entraînement de modèles complexes avec des fonctions de perte adaptées. Les apprenants fine-tunent des architectures pré-entraînées sur des données professionnelles et mesurent l'impact sur les classements. Des cas concrets d'entreprise illustrent les choix techniques. Le livrable comprend un modèle entraîné et ses rapports d'évaluation.

Module 3 : Thématique : Intégration MLOps et pipelines de production (TensorFlow Serving, monitoring)

Les participants déploient leurs modèles via des pipelines MLOps complets. Ils configurent TensorFlow Serving, mettent en place le monitoring et automatisent les mises à jour. Des exercices pratiques simulent des environnements de production. Le livrable est un pipeline déployé avec tableaux de bord de performance.

Module 4 : Thématique : Optimisation et scaling des re-ranking models (PyTorch, quantization, A/B testing)

La session porte sur l'optimisation des modèles pour la production : quantization, distillation et tests A/B. Les apprenants appliquent ces techniques sur des modèles réels et analysent les gains de latence et de pertinence. Des scénarios d'entreprise guident les choix. Le livrable est une version optimisée prête pour le scaling.

Module 5 : Thématique : Projet final et évaluation en conditions réelles (MLOps, reporting)

Les participants finalisent un projet complet de re-ranking en intégrant toutes les compétences acquises. Ils présentent leurs solutions, analysent les résultats métier et reçoivent un feedback détaillé. Des outils de reporting MLOps sont utilisés pour documenter les performances. Le livrable final est un système de re-ranking déployé et documenté.

Comment sont évalués les acquis en Re-ranking Models

Projets pratiques évalués chaque jour avec feedback personnalisé.
Quiz de validation des acquis en fin de module.
Soutenance finale du projet professionnel devant le groupe.

Méthode pédagogique de la formation Re-ranking Models

Apprentissage par la pratique sur cas réels d'entreprise.
Accès à des ressources et notebooks mis à jour.
Travail collaboratif en petits groupes de 10 maximum.
Suivi post-formation avec sessions de questions.

Modalités d'accès à la formation Re-ranking Models

La formation Formation Re-ranking Models - Optimiser la pertinence IA 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 Re-ranking Models - Optimiser la pertinence 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 Re-ranking Models - Optimiser la pertinence 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, 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 Re-ranking Models

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 Re-ranking Models

Quels outils utilise-t-on pendant la formation Re-ranking Models ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur tensorFlow, pyTorch, datasets, loss functions, fine-tuning et tensorFlow Serving. Ces outils sont ceux du programme Re-ranking Models, 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 Re-ranking Models ?+

Les participants savent maîtriser les architectures avancées de re-ranking en formation professionnelle certifiante, développer des compétences pointues pour déployer des modèles performants en entreprise et concevoir des pipelines MLOps robustes intégrant TensorFlow et PyTorch. Ce sont les objectifs annoncés du parcours Re-ranking Models de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation Re-ranking Models ?+

Jour 1 : Thématique : Fondamentaux du re-ranking et architectures modernes (TensorFlow, PyTorch, datasets). Jour 2 : Thématique : Entraînement avancé de re-ranking models (PyTorch, loss functions, fine-tuning). Jour 3 : Thématique : Intégration MLOps et pipelines de production (TensorFlow Serving, monitoring). Jour 4 : Thématique : Optimisation et scaling des re-ranking models (PyTorch, quantization, A/B testing). Jour 5 : Thématique : Projet final et évaluation en conditions réelles (MLOps, reporting). Le parcours Re-ranking Models se déroule sur 5 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation Re-ranking Models sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur projets pratiques évalués chaque jour avec feedback personnalisé, quiz de validation des acquis en fin de module et soutenance finale du projet professionnel devant le groupe. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Re-ranking Models, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation Re-ranking Models ?+

La formation Re-ranking Models coûte 5 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 9 900 € 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 Re-ranking Models ?+

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

La formation Re-ranking Models est-elle finançable ?+

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

Maîtrise de Python, expérience solide avec TensorFlow ou PyTorch et connaissances en modèles de ranking.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Re-ranking Models ?+

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 Re-ranking Models ?+

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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