Fiche formation du 25/04/25 à 15:41
Réf. HiTechPros : 14937
Ia générative et llm, les fondamentaux
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Description de la formation

Référence interne de la formation IBS_IA_GENER__LLM_FONDA
Description de la formation Présentation : Entrez dans le monde captivant des grands modèles de langage (LLM) et de l’IA générative avec cette formation qui mêle théorie et pratique. Découvrez comment ces technologies fonctionnent, personnalisez-les pour vos besoins, et déployez-les dans des contextes professionnels. Avec des ateliers interactifs et un projet final simulant un cas d’entreprise, vous maîtriserez les outils et techniques pour exploiter leur potentiel de manière précise et innovante. Objectifs : Comprendre l’IA générative et LLM Explorer les architectures des LLM Personnaliser via prompts/RAG Déployer les modèles LLM en entreprise Appliquer ces modèles à des cas concrets Programme : 1 - Introduction aux LLMs et IA générative Définition des LLMs Historique et évolutions Paradigme du Transformer Loi d’échelle Travaux pratiques : tester GPT via API OpenAI 2 - Architecture des LLMs Rôle du Transformer Tokenisation et Embeddings Mécanismes d'attention et propagation du contexte Couches Encodeur/Décodeur Travaux pratiques : visualiser des Embeddings de texte 3 - Premiers pas avec LLMs et APIs Introduction aux modèles LLMs : GPT, LLaMA Utilisation des APIs OpenAI et Hugging Face Choisir un modèle selon les besoins Découverte des modèles Open-Source Travaux pratiques : interroger un LLM via Hugging Face 4 - Prompt Engineering Structure et conception des prompts Zero-shot et Few-shot learning Chain of Thought et raisonnement guidé Ajustement des paramètres, dont la température Travaux pratiques : optimiser un prompt pour résumé 5 - Personnalisation des LLMs Enjeux et avantages de la personnalisation d’un LLM Prompt Engineering vs Fine-Tuning Techniques PEFT et LoRA Introduction à QLoRA Travaux pratiques : fine-tuner un modèle sur un dataset 6 - Enrichissement avec RAG Comprendre les limites des modèles statiques Fonctionnement du mécanisme RAG Utilisation des bases vectorielles Outils RAG : LangChain, FAISS Travaux pratiques : créer un RAG avec LangChain 7 - Déploiement en entreprise Choix entre Cloud et On-Premise Outils de gestion : MLflow, Azure AI FinOps et stratégies d’optimisation des coûts Sécurisation des modèles LLMs Travaux pratiques : déployer un LLM avec MLflow 8 - Cas d’usage avancés Automatisation de tâches avec un LLM Analyse et synthèse de documents Création d’assistants conversationnels Génération de code et complétion automatique Travaux pratiques : générer du code avec un LLM 9 - Projet : Agent IA pour entreprise Configuration et paramétrage d’un LLM Optimisation des prompts pour l’agent Intégration d’un RAG avec des données internes Déploiement de l’agent via une API Tests et évaluation des performances Présentation de la solution finale
Clients visés  Développeurs Ingénieurs IA & ML Data Analysts Architectes IT
Mots-clés en rapport avec la formation 
 LLM IA générative Transformer Prompt Engineering OpenAI Hugging Face LangChain FAISS LoRA QLoRA RAG Fine-tuning PEFT API LLM GPT LLaMA Azure AI MLflow Déploiement IA Agents conversationnels Génération de code Use case IA

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