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Formation Re-ranking models - Booster la pertinence des recherches

Réf. : BAI936
10 personnes max.
4200€ 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
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les re-ranking models pour optimiser les résultats de recherche professionnels
  • Développer des compétences en fine-tuning de modèles comme BERT pour re-ranking certifiant
  • Implémenter des pipelines re-ranking scalables en entreprise avec Hugging Face
  • Concevoir des évaluations de pertinence avec métriques NDCG et MRR
  • Optimiser des re-ranking models pour moteurs de recherche temps réel
  • Déployer des solutions re-ranking en production avec Docker et FastAPI

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 des re-ranking models, les moteurs de recherche internes perdent 40% en pertinence, entraînant une chute de 25% des taux de conversion e-commerce selon Gartner.

  • Les équipes passent 3x plus de temps sur des résultats inexacts, coûtant en moyenne 150k€/an en productivité perdue par projet.

  • En 2024, 68% des data scientists sont écartés pour lacunes en IR avancé, menaçant la compétitivité entreprise.

  • Chaque trimestre sans ces compétences creuse l'écart avec les leaders qui boostent ROI recherche de 35%.

  • Agissez avant que vos concurrents ne dominent.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux re-ranking models : principes et architectures (BERT, ColBERT, outils Hugging Face)

Plongez dans les bases des re-ranking models via des exercices pratiques sur datasets MS MARCO et TREC, installez l'environnement Hugging Face Transformers et PyTorch, analysez les architectures cross-encoder vs bi-encoder, construisez votre premier modèle de re-ranking sur paires query-document, évaluez les performances initiales avec métriques Recall@K, et produisez un rapport de benchmark pour identifier les gains potentiels en pertinence professionnelle.

Module 2Fine-tuning re-ranking models : optimisation avancée (loi de puissance, distillation, datasets custom)

Passez à l'action avec le fine-tuning de BERT et RoBERTa sur vos données d'entreprise, utilisez des techniques de distillation pour accélérer l'inférence, intégrez des datasets personnalisés via Sentence Transformers, réalisez des hyperparamètres tuning avec Optuna, testez sur cas concrets de e-commerce et moteurs internes, générez des modèles légers déployables, et mesurez l'amélioration de MRR pour démontrer la valeur business immédiate.

Module 3Pipelines re-ranking models : intégration hybride (combinaison BM25, rerankers neuronaux, FastAPI)

Construisez des pipelines end-to-end en combinant retrieval BM25 avec re-ranking neuronal, implémentez des serveurs FastAPI pour inférence temps réel, intégrez Elasticsearch pour scaling, développez des exercices sur trafic élevé avec batching optimisé, analysez les latences et trade-offs précision/vitesse, déployez un prototype fonctionnel sur votre projet fil rouge, et validez les gains en user satisfaction via A/B testing simulés.

Module 4Déploiement et monitoring re-ranking models : production (Docker, Kubernetes, observabilité MLflow)

Finalisez avec le déploiement conteneurisé via Docker et Kubernetes, configurez MLflow pour tracking expérimental, mettez en place du monitoring des dérives de performance, optimisez pour cold-start et multilingualité, réalisez des audits sécurité sur modèles open-source, produisez un dashboard Grafana pour métriques en live, et clôturez par une soutenance de votre application re-ranking complète, prête pour l'entreprise.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur architectures et métriques re-ranking
  • Évaluation pratique via fine-tuning et déploiement de modèle
  • Soutenance projet fil rouge avec pipeline re-ranking opérationnel

Méthode d'apprentissage

  • Sessions animées par experts ML en production active
  • Exercices hands-on sur cas réels d'entreprise et datasets publics
  • Projet fil rouge personnalisé évolutif sur 4 jours
  • Supports pédagogiques complets et codes sources fournis

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Re-ranking models - Booster la pertinence des recherches 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 Re-ranking models - Booster la pertinence des recherches, 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 - Booster la pertinence des recherches 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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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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