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Formation Re-ranking Vector embeddings 2026 - Optimiser les recherches IA

Réf. : BLC727
10 personnes max.
À partir de 5500€ HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
présentiel

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Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels
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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les techniques de vector embeddings appliquées à la formation professionnelle en jeu vidéo
  • Développer des systèmes de re-ranking performants pour les compétences IA en entreprise
  • Concevoir des moteurs de recherche sémantique certifiants pour projets game design
  • Implémenter des pipelines embeddings dans Unreal Engine et Unity pour cas concrets
  • Optimiser les performances de re-ranking dans des environnements de production
  • Intégrer vector embeddings aux workflows professionnels de studios de jeux
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation

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

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

  • Les studios qui ignorent les vector embeddings et le re-ranking perdent en compétitivité.

  • 68% des jeux AAA utilisent déjà ces techniques pour l'IA en 2025.

  • Sans ces compétences, les développeurs voient leur employabilité baisser et les projets accumulent du retard technique coûteux.

  • Les entreprises risquent de perdre des parts de marché face à des concurrents plus agiles.

  • Maîtriser ces outils devient indispensable pour rester pertinent dans le secteur du jeu vidéo.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

Programme de la formation

Module 1Thématique : Introduction aux vector embeddings dans le game design (Unity, Unreal, datasets)

Les participants découvrent les fondamentaux des vector embeddings appliqués au développement de jeux vidéo. Ils explorent les outils comme Unity ML Agents et Unreal Engine plugins pour générer des embeddings à partir de données de gameplay. Des exercices pratiques sur des cas concrets de recommandation de contenus permettent de produire des premiers modèles simples. La formation met l'accent sur les compétences professionnelles attendues en entreprise.

Module 2Thématique : Re-ranking avancé avec embeddings pour l'IA de jeu (outils, métriques)

Cette journée approfondit les algorithmes de re-ranking appliqués aux systèmes de recherche dans les jeux. Les apprenants utilisent des frameworks Python intégrés à Unity et Unreal pour entraîner des modèles de re-ranking. Des cas d'usage réels comme la priorisation d'assets ou de quêtes sont traités. Chaque exercice aboutit à un livrable mesurable et optimisé pour la production.

Module 3Thématique : Intégration embeddings et re-ranking dans Unity (pipelines, tests)

Les stagiaires implémentent des pipelines complets de vector embeddings au sein de projets Unity. Ils apprennent à combiner re-ranking avec des systèmes existants de game design pour améliorer l'expérience joueur. Des ateliers pratiques incluent l'évaluation de performances sur des datasets réels. Les livrables sont des prototypes fonctionnels prêts pour intégration en entreprise.

Module 4Thématique : Optimisation re-ranking dans Unreal Engine (scalabilité, monitoring)

Focus sur l'optimisation des systèmes de re-ranking au sein d'Unreal Engine pour des projets AAA. Les participants testent différentes stratégies d'embeddings pour réduire la latence et améliorer la pertinence des résultats. Des exercices concrets sur des scènes complexes permettent d'obtenir des métriques chiffrées. La journée renforce les compétences certifiantes attendues sur le marché.

Module 5Thématique : Projet final embeddings et re-ranking pour jeux vidéo (déploiement)

Les apprenants finalisent un projet complet intégrant vector embeddings et re-ranking dans un moteur de jeu. Ils déploient leur solution sur des cas d'entreprise réalistes avec Unity et Unreal Engine. Des revues de code et optimisations collectives valident les acquis. Chaque participant repart avec un livrable professionnel et une certification de compétences.

Méthode d'évaluation

  • Quiz quotidien sur les concepts de vector embeddings et re-ranking
  • Projet final évalué par les pairs et formateurs
  • Grille de compétences professionnelles complétée en fin de formation

Méthode d'apprentissage

  • Ateliers pratiques sur Unity et Unreal Engine chaque jour
  • Cas d'usage réels tirés de studios de jeux vidéo
  • Feedback personnalisé sur les implémentations de re-ranking
  • Ressources et templates réutilisables fournis

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Re-ranking Vector embeddings 2026 - Optimiser les recherches 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 Vector embeddings 2026 - Optimiser les recherches 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 Vector embeddings 2026 - Optimiser les recherches 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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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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation Re-ranking Vector embeddings 2026 - Optimiser les recherches IA ?+
Le tarif individuel est de 5500€ HT. Le forfait groupe / intra-entreprise est indiqué sur la fiche. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation Re-ranking Vector embeddings 2026 - Optimiser les recherches IA ?+
La formation dure 5 journées, en présentiel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise intermédiaire de Unity ou Unreal Engine, bases en C# ou C++, expérience avec des systèmes de recherche simples
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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