Conception et Implémentation
d’une Solution à Base d’IA Générative

Description de la formation

Cette formation permet d'acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, déployer et exploiter une solution basée sur l'IA générative.

A qui s'adresse cette formation ?

La formation est destinée à un large public, notamment :
Chefs de projet et responsables techniques cherchant à intégrer des solutions d'IA générative dans leurs processus métier.
Data scientists et ingénieurs IA désirant approfondir leur expertise sur les solutions génératives.
Responsables R&D intéressés par l’application de l’IA dans leurs projets innovants.
Consultants et formateurs souhaitant accompagner les entreprises dans leur transformation numérique à travers l’IA.
Entrepreneurs souhaitant tirer parti des capacités de l'IA générative pour optimiser leurs processus.

Pré-requis

Connaissance de base en système d'information.

Objectifs de la formation

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les bases de l'IA générative : appréhender les principes et technologies sous-jacentes à l'IA générative.
Concevoir une solution IA générative adaptée à des besoins métiers spécifiques.
Implémenter des modèles IA en utilisant des outils et plateformes appropriées.
Intégrer l’IA dans les processus métier existants.
Assurer la gouvernance et l’éthique des solutions IA génératives.

Programme

Le programme de la formation est structuré autour de plusieurs modules principaux :
Introduction à l'IA Générative et Conception des Solutions

• Fondamentaux de l’IA générative (réseaux de neurones, GANs, VAEs, etc.).
• Conception d'une solution d'IA générative adaptée aux besoins métiers.

Implémentation et Déploiement d’une Solution IA

• Préparation des données et entraînement des modèles IA.
• Déploiement des solutions IA dans l’entreprise (environnements cloud, gestion des performances, etc.).

Gouvernance, Éthique et Stratégie de Déploiement

• Gouvernance et éthique de l’IA générative (biais, transparence, réglementation).
• Stratégie de déploiement à long terme et maintenance des solutions IA.

Atouts de la formation

Alternance entre théorie et pratique pour une meilleure assimilation des concepts.
Formateurs spécialisés avec une expérience concrète dans le domaine de l’IA.
Accès à des ressources en ligne, des démonstrations en direct et des études de cas réelles.
Formation ouverte à tous, sans pré-requis techniques avancés.

Méthodes pédagogiques et outils utilisés

Démonstrations en direct.
Études de cas réelles avec analyse de solutions concrètes.
Travaux de groupe et partage en temps réel.
Retour d'expérience : partage des meilleures pratiques et des erreurs courantes.

Évaluation

L’évaluation se fait de différentes manières :
QCM pour tester la compréhension des concepts abordés.
Études de cas pratiques pour mettre en application les connaissances.
Évaluation continue pendant les sessions pratiques.

Références Normatives

ISO 25010 (Qualité des systèmes et logiciels) : Utilisée pour évaluer la qualité des systèmes d'IA, notamment en termes de fiabilité, de maintenabilité et d’efficacité des modèles.
ISO 27001 (Sécurité de l'information) : Garantit la sécurité et la confidentialité des données utilisées dans les systèmes basés sur l’IA.
Ethical Guidelines for Trustworthy AI (Commission Européenne) : Fournit un cadre pour le développement et l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle.