Formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning

3 300 € HT

  • 3 journées
  • présentiel
  • 8 personnes max.
Réf. : DZB545
8 personnes max.
3 300 € HT
Tarif intra-entreprise : à partir de 5 990 € HT pour tout le groupe
Présentiel et passage de certification sur devis
3 journées
présentiel

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de l'optimisation des hyperparamètres en machine learning, 70 % des modèles déployés sous-performent gravement, gaspillant jusqu'à 50 % des ressources de calcul cloud – soit 10 000 € par mois pour une équipe moyenne.

  • Chaque heure perdue en tuning manuel équivaut à des semaines de R&D inutiles, exposant votre entreprise à des prédictions erronées qui coûtent 25 % de CA en opportunités manquées.

  • Les data scientists non formés voient leur carrière stagner : 60 % des promotions en IA exigent une expertise en outils comme Hyperopt pour rester compétitif.

  • Attendre, c'est risquer l'obsolescence face à des concurrents qui optimisent 3 fois plus vite.

Allan BUSI, Formateur Learni · Expert IA
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction
Drapeau de la FranceOrganisme de formation français
Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 24 h

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

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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 Optimisation des Hyperparamètres

  • Comprendre le concept et l’importance de l’optimisation des hyperparamètres
  • Prendre en main la bibliothèque Hyperopt et ses principaux modules
  • Automatiser la recherche des meilleurs hyperparamètres pour des modèles machine learning complexes
  • Intégrer Hyperopt dans un workflow de machine learning professionnel
  • Analyser et interpréter les résultats d’une optimisation avec Hyperopt
  • Déployer des stratégies avancées pour gagner en efficacité et reproducibilité

Programme

Programme Optimisation des Hyperparamètres : 3 modules sur 3 journées

Module 1 : Fondamentaux de l’Optimisation d’Hyperparamètres & Découverte de Hyperopt

Présentation des hyperparamètres en machine learning, impacts sur la performance, méthodes courantes d’optimisation (recherche exhaustive, aléatoire, bayésienne). Introduction à Hyperopt : philosophie, installation, fonctions principales. Tour d’horizon de la structure d’un espace de recherche avec Hyperopt.

Module 2 : Mise en Pratique sur des Cas Réels de Machine Learning

Création d’espaces de recherche personnalisés avec hp.choice, hp.uniform, hp.quniform, hp.loguniform. Script de fonctions objectifs adaptées à différents modèles. Utilisation de fmin, Trials et gestion des logs. Optimisation de modèles scikit-learn (régression, classification). Exploration de l’optimisation multi-objectifs et gestion de contraintes.

Module 3 : Stratégies Avancées, Intégration et Déploiement Professionnel

Emploi de TPE (Tree-structured Parzen Estimator), comparaison avec d’autres algorithmes d’optimisation. Hyperopt et frameworks de deep learning (Keras, PyTorch). Exécution distribuée et parallélisation avec MongoDB. Analyse approfondie des résultats (visualisations, extraction des meilleurs ensembles). Bonnes pratiques pour la reproductibilité et l’intégration dans des outils de MLOps. Exercices d’intégration dans un pipeline end-to-end de machine learning.

Comment sont évalués les acquis en Optimisation des Hyperparamètres

  • Étude de cas pratique à remettre en fin de formation (optimisation d’un modèle sur un dataset réel)
  • Évaluation continue via exercices progressifs
  • QCM de validation des acquis

Méthode pédagogique de la formation Optimisation des Hyperparamètres

  • Exposés magistraux illustrés
  • Démonstrations guidées sur notebooks
  • Nombreux exercices pratiques sur jeux de données variés
  • Études de cas réels en individuel ou petits groupes
  • Accès à un support pédagogique complet

Modalités d'accès à la formation Optimisation des Hyperparamètres

La formation Formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning 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 Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning, 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 Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt : Formation Pratique pour le Machine Learning 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 Bianco
Julien BiancoDirectrice Formation
★★★★★

« 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 Aimé
Thibaut AiméDirecteur Général
★★★★★

« 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 Paradis
Arnaud ParadisResponsable pédagogique
Notre méthode

Comment Learni garantit la qualité de votre formation Optimisation des Hyperparamètres

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 Optimisation des Hyperparamètres

Que sait-on faire à l'issue de la formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt ?+
Les participants savent comprendre le concept et l’importance de l’optimisation des hyperparamètres, prendre en main la bibliothèque Hyperopt et ses principaux modules et automatiser la recherche des meilleurs hyperparamètres pour des modèles machine learning complexes. Ce sont les objectifs annoncés du parcours Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt de niveau Intermédiaire, vérifiés par l'évaluation de fin de session.
Que contient le programme de la formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt ?+
Jour 1 : Fondamentaux de l’Optimisation d’Hyperparamètres & Découverte de Hyperopt. Jour 2 : Mise en Pratique sur des Cas Réels de Machine Learning. Jour 3 : Stratégies Avancées, Intégration et Déploiement Professionnel. Le parcours Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt se déroule sur 3 journées, en présentiel.
Comment les acquis de la formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt sont-ils évalués ?+
L'évaluation repose sur étude de cas pratique à remettre en fin de formation (optimisation d’un modèle sur un dataset réel), évaluation continue via exercices progressifs et QCM de validation des acquis. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.
Quel est le prix de la formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt ?+
La formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt coûte 3 300 € HT par participant. En intra-entreprise, le forfait démarre à 5 990 € 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 Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt ?+
3 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.
La formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt 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 Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt ?+
Connaissances de base en Python et en machine learning (utilisation de scikit-learn ou équivalent).
Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt ?+
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.
Learni fournit-il le matériel pour la formation Optimisation des Hyperparamètres avec Hyperopt ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour chaque participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
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30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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Formation Optimisation des Hyperparamètres dans votre ville

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