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Formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier

Fiche créée le 7 novembre 2026Mise à jour le 8 novembre 2026

Formation d'expertise · Niveau minimum requis

4 500 € HT

3 journées
présentiel
10 personnes max.

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Réf. : XAL937

10 personnes max.

4 500 € HT

Tarif intra-entreprise : à partir de 8 150 € HT pour tout le groupeTarif expertise : 1 500 € HT la journée, lié au niveau de difficulté

Présentiel et passage de certification sur devis

3 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Les entreprises qui ne maîtrisent pas le déploiement de Small Language Models spécialisés perdent en compétitivité face à des concurrents capables d'automatiser des tâches métier avec des modèles compacts et peu coûteux.
D'après les mesures internes de 2025, les projets sans suivi de drift voient leur précision chuter de 18 % en six mois.
Les ingénieurs MLOps sans ces compétences s'exposent à des missions moins stratégiques.
La formation permet d'éviter ces écueils en apportant une méthode reproductible.

Devis sous 24 hCertifié Qualiopi+10 000 apprenants formésAvis Google vérifiés

Public

Chefs de projet IA, ingénieurs MLOps et data scientists en entreprise cherchent à monter en compétences sur des modèles compacts. À l'issue, chaque participant déploie et maintient un Small Language Model spécialisé pour un processus métier précis avec outils de suivi et de mise à jour.

Prérequis

Expérience confirmée en Python, fine-tuning de transformers et pipelines MLflow. Connaissances solides de l'inférence GPU et des métriques de dérive requises.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

42 332 formations · 25 pays

On propose des formations avec un ingénieur dédié

Entreprises : Aptar, ArcelorMittal, Equans, Biocoop, Solocal, EDF, Photowatt, Ubisoft, Microsoft, Chronopost, RATP, Vanatome et Atos. Écoles partenaires : CESI, École IT, EFREI, EPSI, INGETIS, INSEEC, La Plateforme, My Digital School et Ynov.

Objectifs de la formation MLOps & industrialisation IA

Administrer Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 sur des cas d'usage B2B concrets
Maîtriser le fine-tuning QLoRA et la distillation pour des modèles sous 7 milliards de paramètres
Déployer un endpoint de serving avec monitoring de latence et de consommation via MLflow
Sécuriser les prompts et les sorties contre les injections et les fuites de données métier
Automatiser la détection de drift et le réentraînement planifié sur données internes
Optimiser les coûts d'inférence en production avec quantification et batching dynamique
Piloter l'intégration du modèle dans un workflow existant de l'entreprise

Programme

Programme MLOps & industrialisation IA : 3 modules sur 3 journées

Module 1 : Spécialisation de Small Language Models (Hugging Face, QLoRA, MLflow)

Les participants extraient un jeu de données métier, appliquent un fine-tuning QLoRA sur un modèle 3B ou 7B, puis enregistrent chaque version dans MLflow. Ils comparent les scores de perplexité et de fidélité métier avant et après adaptation. Un premier endpoint local est exposé pour tests immédiats.

Voir cette formationFormation QLoRA & Distillation de modèles

Module 2 : Mise en production et serving de Small Language Models (vLLM, FastAPI, Model serving)

À partir du modèle enregistré la veille, les participants configurent un serveur vLLM avec quantification 4-bit, ajoutent des routes FastAPI et déploient sur un environnement GPU partagé. Ils instrumentent les logs de latence, de tokens et de coût par requête dans MLflow. Un tableau de bord simple de monitoring est mis en place.

Module 3 : Surveillance et évolution de Small Language Models (Drift monitoring, réentraînement)

Les équipes connectent un pipeline de détection de drift sur les données de production, définissent des seuils d'alerte et programment un réentraînement automatique. Ils testent la migration vers une nouvelle version du modèle sans interruption de service et documentent la procédure de rollback.

Comment sont évalués les acquis en MLOps & industrialisation IA

Mise en production d'un Small Language Model métier avec endpoint fonctionnel
Configuration d'un tableau de bord de drift et de latence sur MLflow
Rédaction d'une procédure de réentraînement automatisé

Méthode pédagogique de la formation MLOps & industrialisation IA

Fine-tuning QLoRA sur modèle 3B-7B
Serving optimisé avec vLLM et FastAPI
Instrumentation MLflow pour suivi des métriques
Détection de drift et déclenchement de réentraînement

Modalités d'accès à la formation MLOps & industrialisation IA

La formation Formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 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 Small Language Models & Modèle spécialisé métier, 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 Small Language Models & Modèle spécialisé métier 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 MLOps & industrialisation IA

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 MLOps & industrialisation IA

Quels outils sont manipulés pendant la formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 ?+

Les outils manipulés pendant la formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 sont Hugging Face Transformers, QLoRA, MLflow et vLLM. Chaque participant entraîne un modèle sur ses propres données métier, l'expose via API et configure le suivi des métriques de dérive. Cette chaîne permet un passage direct en production sur infrastructure GPU partagée.

Faut-il des données métier volumineuses pour spécialiser un Small Language Model ?+

Il n'est pas nécessaire de disposer de données métier volumineuses pour spécialiser un Small Language Model. Des corpus de 5 000 à 15 000 exemples annotés suffisent avec QLoRA. Les participants apprennent à sélectionner et à augmenter ces données pour atteindre des scores de fidélité supérieurs à 85 % sur leur cas d'usage.

Comment la formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 gère-t-elle le drift en production ?+

La formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 gère le drift en production par l'intégration de métriques de dérive dans MLflow et la mise en place d'alertes automatisées. Les participants configurent des seuils et un pipeline de réentraînement déclenché par ces alertes. Cela évite les baisses de performance constatées après six mois sans surveillance.

La formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 convient-elle à des équipes de trois développeurs ?+

La formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 convient à des équipes de trois développeurs. Les exercices sont conçus pour être réalisés en binôme ou en trinôme sur un même projet. Chaque groupe repart avec un pipeline complet réutilisable dans son environnement.

En combien de temps une équipe devient-elle opérationnelle après la formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 ?+

Une équipe devient opérationnelle après la formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 dès la mise en production du premier modèle, généralement sous quatre semaines. Les scripts et la documentation fournis permettent de reproduire le pipeline sur d'autres cas d'usage sans accompagnement supplémentaire.

La formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 couvre-t-elle l'intégration avec un SI existant ?+

La formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 2026 couvre l'intégration avec un SI existant via des endpoints FastAPI et des connecteurs MLflow. Les participants testent l'appel du modèle depuis des applications internes et configurent les logs de consommation. La procédure de rollback est également validée.

Quel est le prix de la formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier ?+

La formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier coûte 4 500 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 8 150 € 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 Small Language Models & Modèle spécialisé métier ?+

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

La formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier 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 Small Language Models & Modèle spécialisé métier ?+

Expérience confirmée en Python, fine-tuning de transformers et pipelines MLflow. Connaissances solides de l'inférence GPU et des métriques de dérive requises.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Small Language Models & Modèle spécialisé métier ?+

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 Small Language Models & Modèle spécialisé métier ?+

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.

Votre formation professionnelle partout