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Formation Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT

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

Sur devis3 300 € HT

3 journées
présentiel
8 personnes max.

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Réf. : DEE625

8 personnes max.

Sur devis3 300 € HT

Tarif intra-entreprise : sur devisà 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 et de l'accélération de l'inférence deep learning avec TensorRT, vos modèles gaspillent jusqu'à 80 % des ressources GPU, avec des latences multipliées par 5 à 10.
Une équipe typique perd 40 000 € annuels en coûts cloud superflus et voit 65 % de ses déploiements en production échouer par sous-performance.
Cela compromet la scalabilité des applications embarquées, érode la compétitivité business et menace les promotions des ingénieurs IA incapables de livrer en temps réel.
Chaque trimestre sans expertise aggrave les risques, laissant vos concurrents dominer le marché.

Ils nous font confiance — écoles, entreprises et groupes industriels

26 573 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

Comprendre l'architecture et le workflow de TensorRT
Convertir, optimiser et déployer des modèles deep learning sur GPU/NVIDIA
Utiliser les différents modes d'optimisation (precision, fusion d'opérateurs, quantification, prune)
Mettre en œuvre TensorRT avec TensorFlow et PyTorch (ONNX)
Intégrer TensorRT à une application embarquée ou serveur pour l'inférence rapide
Maîtriser le troubleshooting et l’optimisation fine

Programme de la formation

Module 1Introduction et Fondamentaux de TensorRT

Présentation de la plateforme NVIDIA, rôle de TensorRT dans l’écosystème, cas d’usage. Concepts fondamentaux d’inférence optimisée. Architecture interne de TensorRT : builders, engines, calibrators, plugins. Premiers benchmarks de base.

Module 2Optimisation, Conversion et Déploiement

Conversion de modèles TensorFlow/PyTorch en ONNX. Manipulation et conversion ONNX-to-TensorRT. Techniques d’optimisation : pruning, fusion d’opérations, quantification INT8, mixed precision. Introduction à l’API Python et C++. Déploiement sur GPU, tests de performance, profiling avec trtexec.

Module 3Intégration Avancée, Débogage et Études de Cas Réels

Intégration de TensorRT dans un pipeline applicatif complexe (serveur et embarqué). Tests avancés, gestion des erreurs et limitations. Optimisation sur-mesure via plugins personnalisés. Études de cas pratiques (vision, NLP, etc). Résolution des goulots et tuning selon le matériel (Jetson, T4, A100). Conseils pour la maintenance et le monitoring à long terme.

Méthode d'évaluation

Travaux pratiques par module
Étude de cas finale sur un projet apporté ou proposé
QCM final correctionné

Méthode d'apprentissage

Exposés techniques illustrés
Déploiements guidés étape par étape
Exercices pratiques sur environnement cloud NVIDIA
Accès à des notebooks d'exemples avancés
Support PDF et ressources complémentaires

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT 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 Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT, 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 Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT 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

Que sait-on faire à l'issue de la formation Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT ?+

Les participants savent comprendre l'architecture et le workflow de TensorRT, convertir, optimiser et déployer des modèles deep learning sur GPU/NVIDIA et utiliser les différents modes d'optimisation (precision, fusion d'opérateurs, quantification, prune). Ce sont les objectifs annoncés du parcours Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT de niveau Avancée, vérifiés par l'évaluation de fin de session.

Que contient le programme de la formation Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT ?+

Jour 1 : Introduction et Fondamentaux de TensorRT. Jour 2 : Optimisation, Conversion et Déploiement. Jour 3 : Intégration Avancée, Débogage et Études de Cas Réels. Le parcours Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT se déroule sur 3 journées, en présentiel.

Comment les acquis de la formation Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT sont-ils évalués ?+

L'évaluation repose sur travaux pratiques par module, étude de cas finale sur un projet apporté ou proposé et QCM final correctionné. Learni remet une attestation de fin de formation accompagnée du bilan individuel à l'issue du parcours Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT, de quoi justifier le résultat auprès d'un service formation.

Quel est le prix de la formation Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT ?+

La formation Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT 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 Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT ?+

3 journées, en présentiel. Un découpage en demi-journées étalées sur plusieurs semaines est possible pour ne pas désorganiser l'équipe.

La formation Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT est-elle finançable ?+

Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), ce qui rend la formation Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT 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 Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT ?+

Maîtrise du deep learning (concepts, frameworks comme TensorFlow ou PyTorch), notions d'optimisation logicielle, expérience avec CUDA recommandée.

Une attestation est-elle délivrée à la fin de la formation Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT ?+

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 Et Accélérer l'Inférence de Modèles Deep Learning avec TensorRT ?+

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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