Maîtrisez l'intégration des LLMs dans vos SI : formation pour développeurs et architectes SI

Objet

Maîtrisez l’intégration des LLMs dans vos SI. Ce programme, couvrant les aspects théoriques et pratiques du domaine de l’intégration de LLMs, d’une durée totale de 20 heures, est dispensé sous forme de modules interactifs en ligne ou en présentiel en mode Intra Entreprises. Il combine des sessions théoriques, des démonstrations pratiques et des ateliers collaboratifs en développement de cas d’usage réels, afin de garantir une compréhension approfondie et une application concrète des concepts abordés.

Durée : 21 heures ( 3 jours)

Public

Développeurs et architectes souhaitant acquérir les compétences nécessaires à l’intégration de Large Language Models (LLMs) dans leurs futurs développements.

Formateur

Boris Yepmo

Expert IA, Big Data et Machine Learning, Ingénieur 3 IL Limoges IT Convception et IT Management.
Master en Informatique Systèmes et Réseaux
BIG Data Spécialisation – University of California San Diego
Enseignant Mentor HEC.
Professeur en Intelligence Artificille ESCP.
Enseignant spécialisé à l’Université de Lorraine.
Responsable Majeure Global IT Management EPITA.
Enseignant Information Système Management ESSCA

Objectifs pédagogiques

Comprendre les fondamentaux des LLMs : Acquérir une connaissance approfondie des concepts clés liés aux modèles de langage de grande taille, y compris leur architecture, leur fonctionnement et leurs applications pratiques.
Maîtriser les outils et frameworks associés : Se familiariser avec les principaux outils et frameworks utilisés pour le développement et l’intégration des LLMs, tels que LangChain et les API d’IA générative disponibles sur des plateformes comme Google Cloud.
Appliquer des techniques d’ingénierie des prompts : Apprendre à concevoir des invites efficaces pour optimiser les performances des LLMs dans divers contextes applicatifs.
Intégrer les LLMs dans des architectures SI existantes : Développer la capacité à intégrer efficacement les LLMs au sein des systèmes d’information actuels, en tenant compte des contraintes techniques et des besoins spécifiques de l’entreprise.
Assurer une utilisation éthique et sécurisée des LLMs : Comprendre les enjeux éthiques liés à l’utilisation des LLMs et mettre en place des mesures pour garantir la sécurité des données et la conformité aux réglementations en vigueur.

Compétences acquises

Analyse et sélection de modèles adaptés : Capacité à évaluer et choisir les LLMs les plus appropriés en fonction des besoins spécifiques du projet et des contraintes techniques.
Développement et déploiement de solutions basées sur les LLMs : Compétence dans la conception, le développement et le déploiement d’applications intégrant des LLMs, en utilisant des frameworks tels que LangChain.
Optimisation des performances des LLMs : Aptitude à appliquer des techniques d’ingénierie des prompts pour améliorer la pertinence et l’efficacité des réponses générées par les LLMs.
Intégration dans des environnements SI complexes : Maîtrise de l’intégration des LLMs dans des architectures de systèmes d’information existantes, en assurant une interopérabilité optimale et une gestion efficace des ressources.
Gestion des aspects éthiques et sécuritaires : Connaissance des bonnes pratiques pour garantir une utilisation responsable des LLMs, en respectant les normes éthiques et les exigences de sécurité des données.

Contenu pédagogique de notre formation : Maîtrisez l'intégration des LLMs dans vos SI

1. Introduction aux LLMs et à l’IA Générative (3 heures)
Concepts fondamentaux : Comprendre les principes de l’intelligence artificielle, du machine learning et des modèles de langage de grande taille.
Historique et évolution : Étudier l’évolution des LLMs, des premiers modèles aux avancées récentes.
Applications pratiques : Explorer les cas d’utilisation des LLMs dans divers secteurs.

2. Architecture des LLMs (3 heures)
Mécanismes internes : Approfondir les architectures de type Transformer, les mécanismes d’attention et la tokenisation.
Entraînement des modèles : Comprendre le pré-entraînement, le fine-tuning et les techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé.

3. Outils et Frameworks (3 heures)
LangChain : Découvrir ce framework open source pour développer des applications alimentées par des modèles de langage.
API et services cloud : Utiliser des services tels que l’API PaLM de Google Cloud pour intégrer des LLMs dans des applications.

4. Ingénierie des Prompts (Prompt Engineering) (2 heures)
Conception d’invites efficaces : Apprendre à formuler des prompts pour obtenir des réponses précises des LLMs.
Techniques avancées : Explorer les approches « Chain-of-Thought » et « Retrieval Augmented Generation (RAG) » pour améliorer les performances des modèles.

5. Intégration des LLMs dans les Applications (3 heures)
Développement de chatbots : Créer des applications de chat multi-tours en utilisant des LLMs et des frameworks comme LangChain.
Personnalisation des modèles : Adapter les LLMs aux besoins spécifiques de l’entreprise grâce au fine-tuning.

6. Considérations Éthiques et Sécurité (2 heures)
Biais et équité : Identifier et atténuer les biais présents dans les modèles de langage.
Sécurité des données : Assurer la confidentialité et la protection des données lors de l’utilisation des LLMs.

7. Ateliers Pratiques et Projets (4 heures)
Mises en situation : Travailler sur des cas pratiques pour renforcer les compétences acquises.
Projets collaboratifs : Développer des applications intégrant des LLMs en équipe pour favoriser l’apprentissage par la pratique.