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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction au SQL augmenté par l'IA
- Aperçu de l'intégration de l'IA dans les systèmes de données
- Évolution du SQL traditionnel vers les requêtes assistées par l'IA
- Cas d'usage et avantages clés en entreprise
Comprendre les LLM dans le contexte SQL
- Comment les LLM interprètent et génèrent des requêtes structurées
- Comparaison de GPT, LLaMA, DeepSeek, Qwen et Mistral pour les applications SQL
- Pré-entraînement fin (fine-tuning) des modèles pour l'interaction avec les bases de données
Systèmes de conversion du langage naturel vers le SQL (NL2SQL)
- Architectures et approches pour le NL2SQL
- Conception et déploiement de pipelines texte-vers-SQL
- Évaluation de la précision des requêtes et de l'intention de l'utilisateur
Optimisation des requêtes assistée par l'IA
- Utilisation de l'IA pour détecter et corriger les requêtes inefficaces
- Réécriture des requêtes basée sur les LLM pour la performance
- Intégration de l'optimisation IA dans PostgreSQL et SQL Server
Sécurité, gouvernance et auditabilité
- Contrôle de l'accès aux requêtes générées par l'IA
- Garantir l'explicabilité et la conformité
- Mise en œuvre de la gouvernance IA dans les systèmes de données d'entreprise
Intégration et orchestration des LLM
- Connexion des moteurs SQL aux API d'IA
- Utilisation de frameworks tels que LangChain et LlamaIndex
- Déploiement des composants IA dans les architectures hybrides et cloud
Laboratoires d'implémentation pratique
- Mise en place des connexions IA-SQL et des environnements de test
- Création et évaluation des requêtes générées par l'IA
- Mesure des améliorations de performance grâce à l'optimisation IA
Tendances futures et stratégies d'adoption en entreprise
- Systèmes de bases de données natifs IA et évolution du SQL
- Intégration avec les lacs de données, les outils BI et les pipelines
- Création d'assistants de requête IA internes pour les organisations
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des bases de SQL
- De l'expérience en administration de bases de données ou en ingénierie des données
- Des connaissances de base en IA ou en apprentissage automatique
Public cible
- Ingénieurs de données et administrateurs de bases de données
- Architectes d'entreprise et responsables analytiques
- Équipes d'intégration IA et d'ingénierie des plateformes
