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Formation Vision-language models - Déployer l'IA multimodale en entreprise

Fiche créée le 27 juillet 2026Mise à jour le 5 octobre 2026

Sur devis4 400 € HT

4 journées
présentiel
10 personnes max.

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Réf. : GUA769

10 personnes max.

Sur devis4 400 € HT

Tarif intra-entreprise : sur devisà partir de 7 490 € HT pour tout le groupe

Présentiel et passage de certification sur devis

4 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans maîtrise des vision-language models, 68% des projets IA multimodaux échouent selon Gartner, gaspillant jusqu'à 200k€ par initiative en R&D inutile.
Les entreprises retardataires perdent 45% de productivité en traitement image-texte, avec des délais de développement multipliés par 3 face à la concurrence agile.
En 2024, 82% des recruteurs IA écartent les profils sans compétences VLM avancées, freinant promotions et reconversions.
Chaque trimestre sans formation creuse un écart compétitif insurmontable, exposant à des pertes de parts de marché estimées à 25%.
Agissez pour sécuriser l'avenir IA de votre carrière et entreprise.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

26 558 formations · 25 pays

On propose des formations avec un ingénieur dédié

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

Objectifs de la formation

Maîtriser les architectures avancées des vision-language models pour projets professionnels
Développer des compétences en fine-tuning de modèles multimodaux certifiants
Implémenter des applications vision-language en entreprise avec Hugging Face
Optimiser les performances des VLM pour des déploiements scalables
Concevoir des pipelines IA multimodaux intégrant recherche visuelle et texte
Évaluer et déployer des vision-language models en production sécurisée

Programme de la formation

Module 1Architectures Vision-language models : explorer CLIP et BLIP (Hugging Face, PyTorch)

Plongez dans les fondations avancées des vision-language models, installez l'environnement Hugging Face Transformers et PyTorch, analysez les architectures CLIP et BLIP sur datasets concrets comme COCO et Flickr30k, réalisez des exercices de zero-shot classification image-texte, générez des embeddings multimodaux pour recherche sémantique, produisez un premier prototype aligné vision-langage avec code review personnalisée pour booster vos compétences professionnelles.

Module 2Fine-tuning Vision-language models : adapter Flamingo et LLaVA (datasets custom)

Passez à l'action avec le fine-tuning supervisé et LoRA sur vos datasets entreprise, utilisez des outils comme Accelerate et PEFT pour optimiser les ressources GPU, entraînez des vision-language models sur tâches VQA et captioning image, testez sur cas réels de e-commerce et médical, générez des rapports de performance avec métriques BLEU et CLIP-score, itérez sur des hyperparamètres pour des résultats production-ready, valorisez directement ces compétences certifiantes en IA multimodale.

Module 3Applications avancées Vision-language models : génération et retrieval (Gradio, LangChain)

Construisez des applications interactives avec Gradio et Streamlit, intégrez vision-language models dans des pipelines retrieval-augmented generation, développez des chatbots multimodaux répondant à requêtes image+texte, explorez des cas d'usage en marketing et sécurité comme détection anomalies visuelles, déployez des démos en temps réel avec feedback itératif, analysez l'impact business via KPIs concrets, transformez vos idées en prototypes déployables qui impressionnent en entreprise.

Module 4Déploiement et optimisation Vision-language models : production scalable (Docker, ONNX)

Maîtrisez le déploiement en conteneurs Docker et Kubernetes, convertissez vos vision-language models en ONNX pour inférence rapide multi-plateforme, optimisez la latence et la mémoire avec quantization et distillation, sécurisez les API avec FastAPI et authentification, monitorez en production via Weights & Biases, réalisez un projet fil rouge complet sur un défi entreprise réel, obtenez un livrable certifiant prêt à intégrer dans vos workflows IA professionnels.

Méthode d'évaluation

QCM avancé de validation des acquis en fin de formation
Évaluation continue par exercices pratiques multimodaux
Soutenance du projet fil rouge vision-language models

Méthode d'apprentissage

Cours animés par un expert IA en activité professionnelle
Exercices pratiques sur cas d’entreprise multimodaux réels
Projet fil rouge progressif sur vision-language models
Support de cours complet et ressources Hugging Face remises

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Vision-language models - Déployer l'IA multimodale en entreprise 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 Vision-language models - Déployer l'IA multimodale en entreprise, 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 Vision-language models - Déployer l'IA multimodale en entreprise 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

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.

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

Quels outils utilise-t-on pendant la formation Vision-language models ?+

Les travaux pratiques s'appuient sur hugging Face, pyTorch, datasets custom, gradio, langChain et docker. Ces outils sont ceux du programme Vision-language models, dispensé en présentiel sur 4 journées, pour que les participants s'entraînent sur la pile qu'ils utiliseront au travail.

Que sait-on faire à l'issue de la formation Vision-language models ?+

Les participants savent maîtriser les architectures avancées des vision-language models pour projets professionnels, développer des compétences en fine-tuning de modèles multimodaux certifiants et implémenter des applications vision-language en entreprise avec Hugging Face. Ce sont les objectifs annoncés du parcours Vision-language models de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation Vision-language models ?+

Jour 1 : Architectures Vision-language models : explorer CLIP et BLIP (Hugging Face, PyTorch). Jour 2 : Fine-tuning Vision-language models : adapter Flamingo et LLaVA (datasets custom). Jour 3 : Applications avancées Vision-language models : génération et retrieval (Gradio, LangChain). Jour 4 : Déploiement et optimisation Vision-language models : production scalable (Docker, ONNX). Le parcours Vision-language models se déroule sur 4 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation Vision-language models sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur QCM avancé de validation des acquis en fin de formation, évaluation continue par exercices pratiques multimodaux et soutenance du projet fil rouge vision-language models. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Vision-language models, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation Vision-language models ?+

La formation Vision-language models est chiffrée sur devis. Le montant dépend du nombre de participants, du format et de l'adaptation du programme à votre contexte. Le devis détaillé est envoyé sous 24 h, et le tarif intra-entreprise couvre tout le groupe dès le deuxième participant.

Quelle est la durée de la formation Vision-language models ?+

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

La formation Vision-language models est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Vision-language models 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 Vision-language models ?+

Maîtrise de Python, PyTorch/TensorFlow, deep learning en vision et NLP.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Vision-language models ?+

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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