Formation
Pour qui ?
Cette formation s’adresse aux professionnels de tous niveaux, des débutants aux experts, souhaitant se spécialiser en intelligence artificielle et automatisation pour optimiser leurs processus professionnels et stimuler l’innovation.
Objectifs
- Acquérir des compétences avancées en IA et automatisation.
- Maîtriser les outils low-code pour automatiser des tâches courantes.
- Intégrer l’IA dans les flux de travail pour une efficacité accrue.
- Comprendre les considérations éthiques et de sécurité liées à l’IA.
PRÉSENTIEL
Durée : 2 jours
Tarif : 1.590 € net de taxes
Professionnels de tous niveaux
Sur site ou à distance
3 participants minimum et 10 maximum
Délais d’accès : l’inscription est à effectuer par email 15 jours avant le début de la formation.
Programme de la Formation
Module 1 - Introduction à l'IA et l'automatisation
- Présentation générale de l’intelligence artificielle (IA) et ses applications dans différents secteurs.
- Historique des modèles de langage : du NLP classique aux modèles de type GPT.
Module 2 - Comprendre les modèles de langage (LLM)
- Qu’est-ce qu’un modèle de langage de grande taille (LLM) ?
- Fonctionnement des LLM : pré-entrainement, transfert d’apprentissage et capacité d’adaptation.
- Analyse des modèles actuels : GPT, BERT, T5 et autres.
- Applications courantes des LLM : génération de texte, résumé automatique, traduction.
Module 3 - Création et optimisation de prompts pour l'IA
- Introduction au concept de prompting dans les modèles de langage.
- Techniques pour rédiger des prompts efficaces et obtenir des réponses précises.
- Optimisation des prompts pour différentes tâches : créativité, réponses informatives, gestion de dialogues complexes.
- Utilisation d’exemples et d’études de cas pour illustrer les bonnes pratiques.
- Atelier pratique : création et test de prompts sur des modèles GPT.
Module 4 - Introduction au framework Langchain
- Présentation du framework Langchain pour la création d’applications basées sur des LLM.
- Fonctionnalités clés de Langchain : gestion des conversations, création de chaînes de prompts, utilisation des outils intégrés.
- Utilisation des chaînes de raisonnement dans Langchain pour améliorer la cohérence des réponses.
- Démonstration de Langchain avec des outils NLP intégrés.
- Exercice pratique : développer une application simple utilisant Langchain.
Module 5 - Applications pratiques des LLM
- Utilisation des LLM dans des environnements professionnels : cas d’usage dans la finance, le marketing, le service client.
- Développement d’assistants virtuels et de chatbots basés sur des LLM.
- Automatisation de tâches complexes à l’aide de modèles de langage.
- Atelier pratique : conception d’un assistant intelligent pour un cas réel d’entreprise.
Module 6 - Introduction au Fine-tuning
- Qu’est-ce que le fine-tuning d’un modèle de langage ?
- Différences entre pré-entrainement, fine-tuning et transfert d’apprentissage.
- Techniques de fine-tuning : choix des hyperparamètres, optimisation et régularisation.
- Mise en place d’un environnement de fine-tuning avec des exemples de jeux de données spécifiques.
- Atelier pratique : fine-tuning d’un modèle GPT pour une tâche spécifique.
Module 7 - Déploiement des modèles
- Introduction au déploiement de modèles IA dans un environnement de production.
- Choix des plateformes de déploiement : cloud, edge, on-premise.
- Intégration des modèles dans des applications web ou API.
- Suivi des performances du modèle et gestion des mises à jour.
- Atelier pratique : déploiement d’un modèle IA sur une plateforme cloud (ex : AWS, GCP).
Module 8 - Sécurité des LLM
- Problématiques de sécurité liées à l’utilisation des LLM.
- Gestion des attaques adversariales et des risques associés aux modèles de langage.
- Étude de cas : faille de sécurité dans un assistant IA et correction.
Module 9 - Éthique et confidentialité
- Enjeux éthiques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle et des modèles de langage.
- Gestion de la confidentialité des données : conformité aux régulations (GDPR, etc.).
- Impacts des biais algorithmiques dans les modèles IA et comment les corriger.
- Discussion sur la responsabilité des concepteurs et utilisateurs d’IA.
- Atelier de réflexion : analyse des défis éthiques d’un projet IA.
Pré-requis
Pré-requis pédagogique : avoir des connaissances de base en informatique. Une compréhension générale des concepts de programmation et d’algorithmes est souhaitable mais non obligatoire. Aucune expérience préalable en intelligence artificielle ou en automatisation n’est requise.
Pré-requis technique : Accès à un ordinateur avec une connexion Internet stable. Possibilité d’installer des logiciels spécifiques recommandés durant la formation. Connaissances basiques de l’utilisation des outils bureautiques et de navigation sur Internet.
Compétences visées lors d’une formation Oppchain
Savoir
- Connaissance des concepts fondamentaux de l’IA et de l’automatisation.
- Compréhension des technologies et des outils utilisés dans le domaine de l’IA.
- Connaissance des bonnes pratiques en matière de sécurité et d’éthique de l’IA.
- Appréciation des enjeux éthiques et sécuritaires de l’IA.
Savoir-faire
- Capacité à créer et optimiser des modèles IA.
- Utilisation des outils low-code pour automatiser des processus.
- Mise en œuvre de projets pratiques intégrant l’IA et l’automatisation.
- Intégration de modèles IA dans les processus métiers.
Savoir être
- Capacité à travailler en équipe et à collaborer sur des projets d’IA.
- Approche éthique et responsable de l’utilisation de l’IA.
- Adaptabilité aux évolutions technologiques et aux nouvelles méthodologies.
Méthodes pédagogiques mobilisées
Le formateur s’appuie sur une présentation orale et un support écrit afin
d’expliquer ou démontrer des concepts d’apprentissage.
Supports pédagogiques :
Cours théoriques interactifs avec des études de cas sectoriels.
01
Démonstration pratiques pour la mise en œuvre des concepts appris.
02
Sessions de travaux pratiques
03
Retour d’expérience et feedback sur des cas d’usage
04
Accès à la base de connaissances
05
En 2023-2024, nos stagiaires sont satisfaits à 95% et assidus à 100% (pas d’abandon).
Modalités d’évaluation
- Effectuer les tâches demandées (permet de se rendre compte de ses acquis et de ses capacités) : exercices en autonomie
- Prendre connaissance de la correction et de ses critères (permet de cerner les exigences)
- Evaluation orale à travers le groupe (interactions des stagiaires autour de questions ouvertes)
- Quiz en ligne pour évaluer les acquis
Modalités d’accès
Mobilité · Transports
Lieu de formation
IB – La Defense
Tour Atlantique
1 Place de la pyramide
La Defense 9
92911 Paris La Defense Cedex
Métro : Ligne 1, station grande arche/La Défense
RER : Ligne A, station grande arche/La Défense
Tram : T2 arrêt : Grande arche/La Défense
Bus : Lignes 73, 141, 158, 159, 161, 174, 178, 258, 262,
272, 275, 278, 344, 360, 378
Aéroport Orly ou Charles de Gaulle
Accessibilité stagiaire en situation de handicap
La formation est accessible aux personnes en situation de handicap, sous réserve de l’étude préalable de chaque situation individuelle. Pour toute demande concernant l’accueil d’un.e stagiaire en situation de handicap, veuillez nous contacter pour aborder les sujets suivants :
- Accueil des apprenants présentant une situation de handicap ( RQTH)
- Informations relatives aux aménagements potentiels (conditions d’examens, organisation matérielle…)
- Orientation des demandes vers les partenaires adaptés, Maison
- Départementale des Personnes Handicapées (MDPH), Cap emploi, Agefiph
- Écoute et suivi global du parcours de formation en lien avec le formateur référent
N’hésitez pas à nous contacter : accounts@oppchain.com