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 Durée 21 heures

Plan du cours

Introduction au SQL augmenté par IA

  • Aperçu de l'intégration de l'IA dans les systèmes de données
  • Évolution du SQL traditionnel vers l'interrogation assistée par IA
  • Cas d'usage clés et bénéfices pour les entreprises

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
  • Ajustement fin des modèles pour l'interaction avec les bases de données

Systèmes de traduction du langage naturel vers SQL (NL2SQL)

  • Architectures et approches pour le NL2SQL
  • Construction et déploiement de pipelines de texte vers SQL
  • Évaluation de la précision des requêtes et de l'intention de l'utilisateur

Optimisation des requêtes assistée par IA

  • Utilisation de l'IA pour détecter et corriger les requêtes inefficaces
  • Réécriture de requêtes basée sur les LLM pour la performance
  • Intégration de l'optimisation par IA dans PostgreSQL et SQL Server

Sécurité, gouvernance et auditabilité

  • Contrôle de l'accès aux requêtes générées par IA
  • Garantir l'explicabilité et la conformité
  • Mise en œuvre de la gouvernance de l'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 de composants d'IA dans des architectures hybrides et cloud

Ateliers de mise en œuvre pratique

  • Configuration des connexions IA-SQL et des environnements de test
  • Création et évaluation de requêtes générées par IA
  • Mesure des améliorations des performances grâce à l'optimisation par IA

Tendances futures et stratégies d'adoption par les entreprises

  • Systèmes de bases de données natifs IA et évolution du SQL
  • Intégration avec les data lakes, les outils BI et les pipelines
  • Création d'assistants de requêtes IA internes pour les organisations

Pré requis

  • Une bonne compréhension des fondamentaux de SQL
  • Une expérience en administration de bases de données ou en ingénierie des données
  • Des connaissances de base en intelligence artificielle 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

Nombre de participants


Prix par participant

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