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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