IA et data3 jours
Concevez une application qui interroge des documents internes à l’aide d’un modèle de langage et de la génération augmentée par récupération (RAG). La formation couvre l’ingestion, la recherche, l’évaluation des réponses et la mise à disposition via API.
- Architecture d’une application RAG et limites des modèles de langage
- Préparation, découpage et métadonnées des documents
- Embeddings et indexation vectorielle
- Recherche sémantique, filtres et récupération hybride
- Génération augmentée et citations de sources
- Évaluation, tests et amélioration du système
- API et démonstrateur d’assistant documentaire
IA et data3 jours
Apprenez à concevoir des agents capables d’utiliser des outils, de suivre un workflow et de transmettre une tâche à d’autres composants. Les exercices portent sur l’orchestration, les garde-fous et la supervision, au-delà de la simple rédaction de prompts.
- Principes et cas d’usage des agents IA
- Appels d’outils et fonctions métier
- État, mémoire et gestion des étapes
- Orchestration de workflows et multi-agents
- Validation humaine, permissions et garde-fous
- Tests, traçabilité et démonstrateur métier
IA et data4 jours
Structurez le cycle de vie d’un modèle, de l’expérimentation au déploiement et au suivi en production. Les participants construisent un pipeline reproductible intégrant suivi des expériences, versionnement, conteneurisation et surveillance des modèles.
- Cycle de vie ML et principes MLOps
- Suivi des expériences et registre de modèles
- Préparation des données et reproductibilité
- API de prédiction et conteneurisation
- Automatisation CI/CD pour les modèles
- Déploiement et stratégie de retour arrière
- Monitoring, dérive et réentraînement
