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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 Cybersécurité à Angers en Mai 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Allan Busi
1 mai 20268 min de lectureAngers
Découvrez des stratégies concrètes pour nouer des alliances durables avec l'industrie en formation professionnelle. Anticipez les tendances 2026 avec OPCO et Qualiopi pour booster vos programmes.
Allan Busi15 avr. 202612 min de lectureFormation Automatisation & Productivité à Lyon en Novembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Allan Busi1 nov. 20268 min de lectureLyonFormation No-Code / Low-Code à Besançon en Décembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Allan Busi1 déc. 20268 min de lectureBesançonNe laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise du déploiement et de l’optimisation de l’apprentissage par renforcement distribué via RLlib, vos projets RL restent coincés en phase prototype, incapables de scaler efficacement.
Les erreurs de configuration génèrent des surcoûts cloud de 400 % en GPU/TPU et des entraînements prolongés de 3 à 5 fois, avec 70 % des incidents en production liés à une mauvaise optimisation distribuée.
Votre entreprise perd en moyenne 200 000 € par projet échoué, tandis que vos concurrents déploient des agents RL performants, menaçant votre position sur le marché.
Chaque mois sans ces compétences équivaut à un retard critique de 2-3 mois sur les deadlines business.
La formation Maîtriser RLlib : Déploiement et Optimisation de l’Apprentissage par Renforcement Distribué 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 : Déploiement et Optimisation de l’Apprentissage par Renforcement Distribué, 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 : Déploiement et Optimisation de l’Apprentissage par Renforcement Distribué 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.
Panorama de l’apprentissage par renforcement (RL) et du calcul distribué. Présentation de Ray et RLlib. Installation, configuration, prise en main de RLlib et exploration des environnements supportés (OpenAI Gym, custom env). Exercices : création et test d’agents RL simples.
Exploration détaillée des algorithmes supportés (DQN, PPO, A3C, IMPALA, etc.). Sélection, configuration et lancement de trainings distribués. Création de politiques personnalisées et gestion des environnements custom. Suivi des métriques, outils d’expérimentation et ajustement des hyperparamètres. Exercices : personnalisation avancée d'une politique et test sur environnement sur-mesure.
Optimisation du scaling, tuning fin et gestion des ressources Ray. Monitoring (Tensorboard, Ray Dashboard), gestion des checkpoints et export de modèles. Stratégies de déploiement en production, intégration avec d’autres frameworks (TensorFlow, PyTorch). Diagnostic des problèmes courants, meilleures pratiques pour RL distribué. Étude de cas complet : déploiement d’un projet RLlib de bout en bout dans un environnement réel ou simulé.
8 personnes max.
3300 € HT / par personne
3 journéesPublic
Ingénieurs data, chercheurs, développeurs Python, experts Machine Learning souhaitant déployer des modèles d’apprentissage par renforcement à l’échelle
Prérequis
Connaissances solides en Python, expériences préalables en apprentissage automatique, bases sur l’apprentissage par renforcement
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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.
