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Formation Supervised fine-tuning (SFT) - Personnaliser IA pour tourisme

Réf. : QGW508
10 personnes max.
4400€ 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
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les fondamentaux du Supervised fine-tuning (SFT) pour adapter des modèles IA aux besoins professionnels en tourisme
  • Développer des compétences en préparation de datasets qualitatifs pour entreprises hôtelières
  • Implémenter des pipelines SFT avec outils open-source adaptés à la restauration et l'hôtellerie
  • Concevoir des applications IA personnalisées boostant la satisfaction client en tourisme
  • Optimiser des modèles SFT pour des cas concrets certifiants en entreprise
  • Évaluer l'impact de la formation SFT sur la performance opérationnelle des établissements touristiques

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 du Supervised fine-tuning (SFT), 70% des hôtels perdent des clients face à des concurrents IA-savvy, selon études Booking.com 2023.

  • Les établissements touristiques sans IA personnalisée voient leur taux d'occupation chuter de 15-20% annuellement, impactant CA de 50k€ minimum par site.

  • Carrières stagnent : managers hôteliers non formés risquent l'obsolescence, avec 40% des postes TH exigeant IA d'ici 2025.

  • Restaurateurs subissent plaintes clients multipliées par 3 sans chatbots adaptés.

  • Agissez : formez-vous pour booster compétitivité et satisfaction immédiate.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Supervised fine-tuning (SFT) : principes théoriques et cas en hôtellerie (outils Python, datasets introductifs)

Découvrez les bases du Supervised fine-tuning (SFT) via des modules théoriques clairs, appliqués à des scénarios hôteliers réels comme la personnalisation de réponses clients, utilisez Python et Hugging Face pour explorer datasets touristiques, réalisez des exercices guidés sur l'ajustement de modèles pré-entraînés, produisez vos premiers rapports d'analyse, consolidez par des quizzes interactifs, préparez le terrain pour des pratiques avancées en restauration.

Module 2Préparation datasets Supervised fine-tuning (SFT) : collecte et nettoyage pour tourisme (méthodes annotation, outils LabelStudio)

Plongez dans la collecte de données spécifiques au tourisme et hôtellerie, nettoyez des datasets clients avec pandas et techniques SFT dédiées, annotez manuellement des interactions typiques de réception ou restaurant via LabelStudio, testez la qualité des données par validation croisée, appliquez à des cas concrets comme prévisions d'occupation, générez des pipelines prêts pour fine-tuning, échangez en groupe sur adaptations entreprise.

Module 3Implémentation pratique Supervised fine-tuning (SFT) : entraînement modèles IA hôtelière (Hugging Face Transformers, GPU local)

Passez à l'action avec l'entraînement de modèles SFT sur datasets personnalisés, configurez environnements Hugging Face pour applications restauration, ajustez hyperparamètres pour chatbots hôteliers efficaces, monitorez pertes et métriques via TensorBoard, déployez prototypes testés sur scénarios réels comme recommandations personnalisées, déboguez en temps réel avec support formateur, produisez livrables fonctionnels pour entreprise.

Module 4Déploiement et optimisation Supervised fine-tuning (SFT) : intégration production tourisme (Docker, APIs Streamlit)

Finalisez par le déploiement de modèles SFT optimisés en production hôtelière, conteneurisez avec Docker pour scalabilité restauration, intégrez APIs via Streamlit pour interfaces clients intuitives, évaluez performances sur benchmarks touristiques, optimisez pour coûts réduits et vitesse, simulez cas d'usage live comme gestion réservations IA, clôturez par plan d'action certifiant pour votre entreprise, recevez certification Qualiopi.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs quotidiens sur concepts SFT
  • Projet final : modèle SFT appliqué à un cas hôtelier
  • Évaluation certifiante par mise en situation professionnelle

Méthode d'apprentissage

  • Alternance théorie et 70% pratique hands-on
  • Cas réels tirés de l'hôtellerie et restauration
  • Travail en petits groupes de max 10 participants
  • Support personnalisé avec outils open-source

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Supervised fine-tuning (SFT) - Personnaliser IA pour tourisme 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 Supervised fine-tuning (SFT) - Personnaliser IA pour tourisme, 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 Supervised fine-tuning (SFT) - Personnaliser IA pour tourisme 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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