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Formation Vector embeddings : de zéro à la production

Fiche créée le 14 novembre 2026

5 500 € HT

5 journées
distanciel ou présentiel
10 personnes max.

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Réf. : XMC773

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

distanciel ou présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Les entreprises qui ne maîtrisent pas les embeddings vectoriels perdent en précision leurs systèmes de recherche interne.
D'après les observations de Learni sur 80+ projets, les pipelines sans index optimisé doublent les temps de réponse.
Les équipes qui restent sur des solutions génériques voient leur dette technique s'accumuler face aux concurrents qui industrialisent leurs flux RAG.
Ne pas monter en compétence sur ce sujet expose l'organisation à des coûts de maintenance croissants et à un retard dans l'adoption d'agents autonomes.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

42 376 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 Vector embeddings

Migrer Vector embeddings : de zéro à la production 2026 vers un environnement d'équipe
Maîtriser les modèles Sentence Transformers pour générer des vecteurs
Déployer un index FAISS persistant avec mise à jour incrémentale
Sécuriser les requêtes contre les injections de prompts dans les pipelines RAG
Automatiser l'évaluation des performances avec des métriques de recall
Optimiser les coûts de stockage en quantifiant les embeddings à 8 bits

Programme

Programme Vector embeddings : 5 modules sur 5 journées

Module 1 : Fondamentaux des Vector embeddings (Sentence Transformers, NumPy)

Les participants chargent des corpus texte, appliquent des modèles Sentence Transformers et observent la dimension des vecteurs. Ils comparent les temps d'inférence entre modèles légers et lourds sur des jeux de données réels fournis par l'organisme. Chaque apprenant produit un premier script qui génère et sauvegarde des embeddings au format Parquet.

Module 2 : Indexation et recherche avec Vector embeddings (FAISS, LanceDB)

À partir des embeddings du jour précédent, les participants construisent un index FAISS et le persistent dans LanceDB. Ils mesurent les temps de recherche et le recall sur des requêtes de test. Un exercice pratique consiste à ajouter de nouveaux documents sans reconstruire l'index entier.

Module 3 : Intégration RAG avec Vector embeddings (LangChain, FastAPI)

Les apprenants connectent l'index vectoriel à LangChain pour créer un pipeline de génération augmentée. Ils exposent ensuite une API FastAPI qui reçoit une question et renvoie une réponse sourcée. Le livrable est un conteneur Docker prêt à être déployé.

Voir cette formationFormation CrewAI - Migrer workflows d'agents en entreprise

Module 4 : Évaluation et monitoring des Vector embeddings (RAGAS, Prometheus)

Les participants appliquent le framework RAGAS pour calculer faithfulness et answer relevancy sur leur pipeline. Ils instrumentent le service avec Prometheus et créent un tableau de bord simple. Un cas d'usage métier sur des tickets support illustre l'impact des seuils de similarité.

Module 5 : Mise en production et optimisation des Vector embeddings (Docker, Kubernetes)

Le dernier jour porte sur le déploiement sur un cluster Kubernetes minimal. Les apprenants configurent des probes de santé, des limites de ressources et une stratégie de mise à jour roulante. Le livrable final est une application complète avec documentation et scripts de rollback.

Voir cette formationFormation Qdrant & LanceDB - Optimiser index vectoriels pour RAG

Comment sont évalués les acquis en Vector embeddings

Quiz quotidien de 10 questions sur les concepts manipulés
Projet final évalué sur la qualité de l'index et la latence de l'API
Grille d'observation des compétences lors des exercices pratiques

Méthode pédagogique de la formation Vector embeddings

Génération et persistance d'embeddings avec Sentence Transformers
Création d'un index vectoriel FAISS et LanceDB
Construction d'un pipeline RAG minimal avec LangChain
Déploiement conteneurisé sur Kubernetes avec monitoring

Modalités d'accès à la formation Vector embeddings

La formation Formation Vector embeddings : de zéro à la production 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 Vector embeddings : de zéro à la production, 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 Vector embeddings : de zéro à la production 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 Vector embeddings

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 Vector embeddings

Faut-il un GPU pour entraîner des Vector embeddings en formation ?+

Il n'est pas nécessaire de disposer d'un GPU pendant la formation Vector embeddings : de zéro à la production 2026. Les exercices utilisent des modèles pré-entraînés et s'exécutent sur CPU portable. Les participants apprennent à quantifier les embeddings pour réduire la consommation mémoire. Cette approche permet de tester rapidement des pipelines sans infrastructure lourde.

En combien de jours une équipe devient-elle opérationnelle sur Vector embeddings ?+

Une équipe devient opérationnelle sur Vector embeddings en cinq journées de formation. Elle repart avec un pipeline RAG conteneurisé et des scripts de monitoring. Les exercices successifs réutilisent les livrables du jour précédent. Ce rythme permet d'intégrer les concepts sans surcharge cognitive.

Les Vector embeddings fonctionnent-ils sur des documents PDF scannés ?+

Les Vector embeddings fonctionnent sur des documents PDF scannés après une étape d'OCR. La formation Vector embeddings : de zéro à la production 2026 intègre un pipeline simple avec pytesseract. Les participants testent la qualité des embeddings sur des factures et des contrats. La précision dépend directement de la qualité de l'extraction texte.

Comment mesurer la qualité des Vector embeddings en production ?+

La qualité des Vector embeddings se mesure avec les métriques recall et faithfulness via RAGAS. La formation Vector embeddings : de zéro à la production 2026 configure ces indicateurs dans Prometheus. Les participants définissent des seuils d'alerte pour détecter la dérive des données. Ces mesures guident les mises à jour de l'index.

Peut-on utiliser Vector embeddings avec des données sensibles en entreprise ?+

Vector embeddings peuvent traiter des données sensibles quand l'index reste chiffré et isolé. La formation Vector embeddings : de zéro à la production 2026 aborde le chiffrement au repos avec LanceDB. Les participants appliquent des règles de rétention sur les métadonnées. Cette pratique répond aux exigences de conformité interne.

Quels modèles d'embeddings sont manipulés pendant la formation Vector embeddings ?+

Les modèles manipulés pendant la formation Vector embeddings sont all-MiniLM-L6-v2 et bge-small-en-v1.5. Les participants comparent leurs dimensions et leurs performances sur des corpus métier. Chaque exercice inclut le téléchargement et le test local des modèles. Ces choix permettent d'adapter la latence aux contraintes matérielles.

La formation Vector embeddings couvre-t-elle l'intégration avec des agents autonomes ?+

La formation Vector embeddings couvre l'intégration avec des agents autonomes via LangChain. Les participants exposent leur index comme outil pour un agent simple. Un module montre comment passer d'une recherche isolée à un workflow multi-étapes. Cette compétence prépare à des projets plus avancés sur les agents.

Quel est le prix de la formation Vector embeddings ?+

La formation Vector embeddings 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 Vector embeddings ?+

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

La formation Vector embeddings est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Vector embeddings 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 Vector embeddings ?+

Connaître les bases de Python et avoir exécuté des notebooks Jupyter sur un ordinateur portable.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Vector embeddings ?+

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.

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