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

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

Sur devis5 500 € HT

5 journées
présentiel
10 personnes max.

Demander un devis Voir le programme

Réf. : PYN792

10 personnes max.

Sur devis5 500 € HT

Tarif intra-entreprise : sur devisà partir de 9 900 € HT pour tout le groupe

Présentiel et passage de certification sur devis

5 journées

présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

Sans maîtrise des Vision-language models, 75% des data scientists risquent d'être distancés par la concurrence, alors que les entreprises adoptant l'IA multimodale boostent leur productivité de 40% selon Gartner.
Cela entraîne des pertes estimées à 200k€ annuels par projet en raison de pipelines manuels inefficaces et de délais de mise sur marché doublés.
Votre carrière stagne face à la demande explosive pour ces compétences, avec 60% des offres ML exigeant VLMs d'ici 2025.
Investissez dès maintenant pour sécuriser votre expertise et propulser votre entreprise vers l'avant-garde de l'IA.

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

Public

Data scientists, ingénieurs machine learning, développeurs IA et chefs de projet ML souhaitant une montée en compétences sur les modèles vision-langage pour des applications professionnelles innovantes.

Prérequis

Maîtrise de Python, bases en deep learning, PyTorch ou TensorFlow, et notions de traitement d'images et de texte.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

26 557 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 des Vision-language models pour des projets professionnels certifiants.
Développer des compétences en fine-tuning de VLMs adaptés aux besoins d'entreprise.
Implémenter des pipelines MLOps pour déployer efficacement les Vision-language models.
Concevoir des applications multimodales combinant vision et langage avec TensorFlow et PyTorch.
Optimiser les performances des VLMs pour une intégration scalable en production.
Évaluer et déployer des solutions IA basées sur Vision-language models en contexte professionnel.

Programme de la formation

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

Découvrez les principes des Vision-language models à travers des modules théoriques et pratiques, en explorant CLIP, BLIP et Flamingo avec des datasets multimodaux comme LAION ou COCO, réalisez des exercices d'encodage joint vision-texte, analysez les transformers multimodaux, et produisez vos premiers embeddings croisés pour des tâches de classification, le tout en distanciel interactif pour une assimilation rapide des compétences essentielles.

Module 2Vision-language models : Fine-tuning et adaptation domaine-spécifique (PyTorch)

Plongez dans le fine-tuning des VLMs sur des cas concrets d'entreprise, utilisez Hugging Face Transformers pour adapter des modèles pré-entraînés à vos données visuelles et textuelles personnalisées, implémentez des techniques LoRA et QLoRA pour optimiser les ressources, testez sur des benchmarks comme VQA ou captioning, générez des rapports de performance, et déployez un prototype fonctionnel prêt pour l'intégration professionnelle.

Module 3Vision-language models : Tâches avancées multimodales (TensorFlow, PyTorch)

Explorez les applications avancées des Vision-language models pour la recherche visuelle, la génération de descriptions et le zero-shot learning, codez des pipelines avec TensorFlow pour le retrieval et PyTorch pour la génération, travaillez sur des datasets réels comme Visual Genome, évaluez avec des métriques FID et BLEU, collaborez en sessions live pour résoudre des challenges métiers, et livrez un notebook complet optimisé.

Module 4Vision-language models : Intégration MLOps et déploiement scalable

Intégrez les Vision-language models dans des workflows MLOps professionnels via Docker, Kubernetes et MLflow, configurez des serveurs d'inférence avec TensorRT et ONNX, automatisez les pipelines CI/CD pour le monitoring des modèles multimodaux, testez la latence sur GPU cloud, gérez les versions de modèles pour l'entreprise, et produisez un déploiement end-to-end fonctionnel avec dashboards de suivi des performances.

Module 5Vision-language models : Projets réels et optimisation en production (MLOps)

Réalisiez un projet capstone sur une application métier comme l'analyse d'images médicales ou e-commerce avec Vision-language models, optimisez pour l'efficacité avec distillation et pruning, intégrez des APIs sécurisées, évaluez l'impact business via ROI simulé, présentez votre solution en pitch professionnel, recevez un feedback certifiant, et repartez avec un portfolio concret pour booster votre carrière en IA multimodale.

Méthode d'évaluation

Quiz interactifs et QCM en fin de module pour valider les acquis théoriques.
Projets pratiques hands-on évalués par des experts MLOps.
Étude de cas réelle avec restitution orale et rapport technique certifiant.

Méthode d'apprentissage

Pédagogie active avec 70% de pratique sur code réel et datasets pros.
Sessions live distancielles en petits groupes pour un suivi personnalisé.
Ressources illimitées : notebooks, vidéos, forums post-formation.
Mentorat expert 1-to-1 pour résoudre vos challenges spécifiques.

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, 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, 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 tensorFlow, pyTorch et MLOps. Ces outils sont ceux du programme Vision-language models, dispensé en présentiel sur 5 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 des Vision-language models pour des projets professionnels certifiants, développer des compétences en fine-tuning de VLMs adaptés aux besoins d'entreprise et implémenter des pipelines MLOps pour déployer efficacement les Vision-language models. Ce sont les objectifs annoncés du parcours Vision-language models de niveau Intermédiaire, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

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

Jour 1 : Vision-language models : Fondamentaux et architectures clés (TensorFlow, PyTorch). Jour 2 : Vision-language models : Fine-tuning et adaptation domaine-spécifique (PyTorch). Jour 3 : Vision-language models : Tâches avancées multimodales (TensorFlow, PyTorch). Jour 4 : Vision-language models : Intégration MLOps et déploiement scalable. Jour 5 : Vision-language models : Projets réels et optimisation en production (MLOps). Le parcours Vision-language models se déroule sur 5 journées, en présentiel.

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

L'évaluation repose sur quiz interactifs et QCM en fin de module pour valider les acquis théoriques, projets pratiques hands-on évalués par des experts MLOps et étude de cas réelle avec restitution orale et rapport technique certifiant. 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 ?+

5 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, bases en deep learning, PyTorch ou TensorFlow, et notions de traitement d'images et de texte.

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.

Votre formation professionnelle partout