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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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Formation Formation Professionnelle à Saint-Denis en Novembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi
1 nov. 20268 min de lectureSaint-Denis
Formation No-Code / Low-Code à Besançon en Décembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Allan Busi1 déc. 20268 min de lectureBesançonDécouvrez comment maîtriser Python pour l'analyse de données via la formation Learni d'avril 2026. Guide complet avec programme, compétences et financements OPCO-Qualiopi.
Allan Busi9 avr. 202612 min de lectureFormation Développement Informatique à Avignon en Mai 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 mai 20268 min de lectureAvignonNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de RLlib pour l’apprentissage par renforcement en Python, vos agents restent coincés à l’échelle prototype, incapables de scaler sur des environnements complexes.
Une équipe perd en moyenne 250 heures de développement et 20 000 € en ressources GPU inutilisées par projet mal optimisé.
70 % des initiatives RL à grande échelle échouent, exposant l’entreprise à un retard compétitif de 6 mois et à des pertes de parts de marché estimées à 500 000 € annuels.
Chaque mois sans expertise avancée amplifie les risques d’obsolescence face aux leaders IA.
La formation Maîtriser RLlib pour l’Apprentissage par Renforcement en Python 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.
Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser RLlib pour l’Apprentissage par Renforcement en Python, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser RLlib pour l’Apprentissage par Renforcement en Python s'effectue à travers :
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.
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.
Avancée
3 300,00 €3 journées
distanciel8 pers. max.Intermédiaire2 200,00 €2 journéesdistanciel8 pers. max.Avancée3 300,00 €3 journéesdistanciel8 pers. max.Novice2 200,00 €2 journéesdistanciel8 pers. max.Présentation générale de l’apprentissage par renforcement, rappels sur les politiques et récompenses, découverte de RLlib et de son écosystème (Ray), installation, premier entraînement avec des environnements OpenAI Gym, exploration des architectures supportées (DQN, PPO, A3C, etc.).
Analyse approfondie de la configuration des expériences, paramétrage fin de l’entraînement, gestion des checkpoints, création d’environnements personnalisés (API Gym-compatible), réglage des hyperparamètres, utilisation des callbacks, mise en œuvre de stratégies de monitoring et d’évaluation avancées.
Exploiter le calcul distribué avec Ray pour des scalabilités supérieures, gestion de clusters, tuning automatique (Ray Tune), persistance des modèles, export et intégration dans une chaîne de production, monitoring et debug avancé, études de cas (robotique, finance, jeux, supply chain), conseils pour industrialiser un pipeline RLlib.
8 personnes max.
3300 € HT / par personne
3 journées
distancielPublic
Développeurs, data scientists et chercheurs voulant concevoir, entraîner et déployer des agents d’apprentissage par renforcement à grande échelle
Prérequis
Bases solides en Python, connaissances en machine learning, et notions d’apprentissage par renforcement
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