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

Réf. : WLB159
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
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les architectures des vision-language models en formation professionnelle certifiante
  • Implémenter des modèles multimodaux avec TensorFlow pour des compétences entreprise
  • Développer des pipelines MLOps adaptés aux vision-language models en production
  • Concevoir des applications IA combinant vision et langage pour des cas réels
  • Optimiser les performances des vision-language models via fine-tuning avancé
  • Déployer des solutions scalables en environnement professionnel sécurisé

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 des vision-language models, 75% des data scientists peinent à exploiter les données multimodales, source Gartner 2023, entraînant une perte de productivité de 30% sur les projets IA visuelle.

  • Les entreprises non équipées voient leur compétitivité chuter face à des concurrents adoptant l'IA générative multimodale, avec des retards de déploiement jusqu'à 6 mois et des coûts surévaluation de 40%.

  • Risquez-vous l'obsolescence carrière ou enterprise ?

  • Investissez dès maintenant en formation certifiante pour transformer ces risques en avantages stratégiques durables.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Vision-language models : architectures et pré-entraînements (PyTorch, TensorFlow)

Découvrez les principes des vision-language models comme CLIP et BLIP, explorez les alignements vision-langage via contrastive learning, implémentez vos premiers modèles en PyTorch avec datasets multimodaux comme LAION, réalisez des exercices pratiques sur l'extraction de features croisées, produisez des embeddings pour recherche sémantique, et validez avec des métriques d'évaluation standard en fin de journée.

Module 2Implémentation Vision-language models : fine-tuning et transfer learning (TensorFlow, Hugging Face)

Plongez dans le fine-tuning de vision-language models sur datasets personnalisés, utilisez TensorFlow pour adapter des modèles pré-entraînés à des tâches comme la génération de légendes d'images, intégrez des techniques de prompt engineering multimodal, développez des cas concrets en e-commerce et médical via exercices supervisés, générez des livrables fonctionnels testés en temps réel, et optimisez les hyperparamètres pour une précision accrue.

Module 3Avancé Vision-language models : optimisation et MLOps (PyTorch Lightning, Docker)

Maîtrisez l'optimisation des vision-language models avec PyTorch Lightning pour scaler l'entraînement, intégrez des pipelines MLOps incluant monitoring et versioning avec MLflow, conteneurisez vos modèles via Docker pour déploiement cloud, simulez des scénarios de production en temps réel, analysez les biais multimodaux et mitigez-les par des audits pratiques, produisez un prototype end-to-end prêt pour l'entreprise.

Module 4Déploiement Vision-language models : applications réelles et cas d'usage (Kubernetes, APIs)

Déployez des vision-language models en production avec Kubernetes et FastAPI, intégrez-les dans des workflows d'entreprise pour recherche visuelle avancée, testez la robustesse sur datasets variés comme COCO et Visual Genome, développez des APIs sécurisées pour applications mobiles et web, évaluez l'impact business via KPIs concrets, et finalisez avec un projet capstone livrable, incluant un rapport de compétences acquises.

Méthode d'évaluation

  • Quiz interactifs et challenges quotidiens pour valider les acquis
  • Projet final multimodal évalué par experts certifiés Qualiopi
  • Attestation de formation professionnelle avec compétences certifiées

Méthode d'apprentissage

  • Pédagogie active par 70% de pratique sur cas réels entreprise
  • Accès illimité à une plateforme e-learning avec vidéos et notebooks
  • Support tutorat personnalisé en distanciel pour 3 mois post-formation
  • Communauté alumni pour échanges et mise à jour des vision-language models

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Vision-language models - Maîtriser l'IA multimodale en entreprise 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 Vision-language models - Maîtriser 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 - Maîtriser 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, 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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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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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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