Formation Implémentation d'IA Générative : les facteurs clés de succès

Introduction à l’IA Générative

• Concepts Fondamentaux de l’IA Générative
  • Définition et principes de fonctionnement
  • Historique et évolution
  • Comparaison avec d’autres types d’IA

Architectures des grands modèles de langage (LLM)

• Introduction aux LLM
  • Présentation des grands modèles de langage comme GPT (Generative Pre-trained Transformer)
  • Applications des LLM dans divers secteurs (chatbots, assistants virtuels, etc.)
• Structure et Fonctionnement des LLM
  • Architecture des transformeurs
  • Mécanismes d’attention (self-attention, attention multi-têtes)
  • Processus de pré-entraînement et de fine-tuning
  • Modèles de fondation
• Implémentation des LLM
  • Utilisation de frameworks comme TensorFlow et PyTorch
  • Entraînement de LLM
  • Optimisation des hyperparamètres
• Chain Framework
  • Présentation de LangChain (et concurrents) pour le développement d’applications de chaînes de langage
  • Utilisation de LangChain pour intégrer et orchestrer plusieurs LLM
  • Exemples d’applications pratiques avec LangChain
  • Autres alternatives

Architectures des Generative Adversarial Networks (GAN)

• Introduction aux GAN
• Principe des réseaux antagonistes génératifs
• Types de GAN (DCGAN, CycleGAN, StyleGAN)
• Implémentation des GAN
• Développement d’un GAN simple
• Entraînement et ajustement des modèles

Développement d’Agents et Outils Associés

• Développement d’Agents Basés sur l’IA
  • Introduction aux agents conversationnels et intelligents
  • Frameworks pour le développement d’agents (LangChain, OpenAI API)
  • Cas d’utilisation des agents dans différents domaines
• Fine-Tuning et RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Techniques de fine-tuning pour adapter les modèles à des tâches spécifiques
  • Merging de LLM
  • Exemples pratiques de Finetuning dans des applications réelles
  • Introduction au RAG pour améliorer la génération de contenu en utilisant des bases de données externes
  • Exemples pratiques de RAG dans des applications réelles

Déploiement et Scalabilité des Modèles d’IA Générative

• Outils et Frameworks pour le Déploiement
  • Introduction aux plateformes cloud (AWS, Google Cloud, Azure)
  • Utilisation de frameworks tels que TensorFlow Serving, ONNX
• Architectures Cloud Populaires et Outils
  • Présentation des architectures cloud les plus utilisées
  • Introduction à AWS Bedrock pour le déploiement de modèles d’IA
  • Cas d’utilisation et avantages des solutions cloud pour l’IA générative
• Stratégies de Déploiement
  • Déploiement en production des modèles génératifs
  • Gestion de la scalabilité et optimisation des performances
  • Techniques de conteneurisation (Docker, Kubernetes)

Sécurité, Éthique et Régulation

• Sécurité et Confidentialité
  • Problématiques de sécurité dans l’IA générative
  • Techniques pour assurer la confidentialité des données
• Éthique de l’IA Générative
  • Gestion des biais et équité des modèles
  • Implications éthiques et sociales de l’IA générative
• Régulations et Législations
  • Cadres légaux et régulations en vigueur
  • Conformité et meilleures pratiques

Perspectives Futures et Innovations

• Innovations récentes dans l’IA générative
• Applications émergentes et nouveaux défis

Construire son Équipe autour de l’IA Générative

• Identification des compétences nécessaires : Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer, etc.
• Rôles et responsabilités au sein d’une équipe dédiée à l’IA Générative
• Stratégies pour attirer et retenir les talents spécialisés en IA Générative

Études de Cas et Projets Pratiques

• Analyse de projets réels utilisant des modèles génératifs
• Impact sur les entreprises et les industries
• Optimisation et déploiement de modèles en environnement simulé