Intégration technique et adaptation des IA génératives

Complément de spécialisation après la formation « Initiation aux IA génératives »

  • Référence

    IA-IAIG

  • Durée

    2 jours (14 h)

  • Prix par personne HT

    1 990 € HT

Description

Les participants apprendront à appliquer ces connaissances dans des cas d’utilisation réels, y compris la génération automatique de code et l’amélioration de la documentation technique avec l’IA.

Objectifs pédagogiques

  • Approfondir les connaissances techniques sur l’IA générative, en se concentrant sur des aspects tels que l’utilisation d’API de modèles génératifs, le déploiement technique, et la compréhension des enjeux techniques actuels.

Public cible

  • Ingénieurs logiciels et développeurs intéressés par l’IA générative.
  • Professionnels de l’IT cherchant à intégrer des IA dans leurs solutions techniques.
  • Chercheurs et technologues axés sur les innovations en IA.

Pré-requis

  • Avoir suivi la formation « Initiation aux IA génératives »
  • Solides compétences en informatique et en programmation
  • Expérience préalable avec des outils et des concepts d’IA.
  • Compréhension des enjeux techniques liés à l’implémentation des IA.

Modalités d’évaluation

L’évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers d’ateliers de mise en pratique des notions et concepts abordés pendant la formation.

Programme de la formation

Cas d’usages spécifiques à l’ingénierie logicielle

  • Présentation des cas d’utilisation : production de code, explication, debugging, transpilation…
  • Techniques pour l’algorithmique et la génération automatique de code,
  • Techniques avancées pour améliorer la documentation technique avec IA
  • Stratégies de résolution de problèmes et de débogage avec IA
  • Génération ou reformulation de données dans des formats structurés (JSON, diagrammes, etc.)

API de modèles génératifs

  • Présentation des des API de OpenAI, LocalAI, etc.
  • Fonctionnalités de complétion (token, token log probabilities, text insertion, etc.)
  • Fonctionnalités d’appels de fonctions
  • Chat completion VS completion
  • Gestion des tokens
  • Mise en oeuvre dans un mini-projet

Automatisation du prompting, chaînage et RAG

  • Utilisation de Datasette LLM pour scripter facilement des AI en ligne de commande.
  • Présentation de Langchain et LlamaIndex : fonctionnalités principales et cas d’utilisation.
  • Techniques de RAG (Retrieval Augmented Generation), méthodes d’implémentation et d’optimisation

Aspects techniques avancés

  • Méthodes de fine-tuning des modèles et mise en oeuvre (ex : sur Mixtral)
  • Exploration des embeddings et de leur utilisation
  • Dernières innovations techniques en IA générative

Déploiement technique

  • Évaluation des prérequis en termes de puissance de calcul
  • Stratégies de déploiement self-hosted avec LocalAI, Llamafile, Ollama, etc.
  • Sécurité, Confidentialité, et Éthique

Ecosystème et enjeux

  • Intégration avec d’autres technologies d’IA
  • Maintenance et Mise à jour des Modèles : défis, meilleures pratiques et études de cas
  • Discussion sur les enjeux techniques futurs dans le domaine de l’IA générative

Programme mis à jour le