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Plan du cours

Introduction à SQL augmenté par l'IA

  • Aperçu de l'intégration de l'IA dans les systèmes de données
  • Évolution de SQL traditionnel vers l'interrogation assistée par l'IA
  • Cas d'usage entreprise clés et avantages

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

Systèmes de conversion du langage naturel en SQL (NL2SQL)

  • Architectures et approches pour NL2SQL
  • Création et déploiement de pipelines texte-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 par LLM pour améliorer les performances
  • Intégration de l'optimisation par IA dans PostgreSQL et SQL Server

Sécurité, gouvernance et traçabilité

  • Contrôle de l'accès aux requêtes générées par l'IA
  • Garantie d'explicabilité et de 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 des composants d'IA dans des architectures hybrides et cloud

Labs d'implémentation pratique

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

Tendances futures et stratégies d'adoption en entreprise

  • Systèmes de bases de données natifs à l'IA et évolution de SQL
  • Intégration avec les lacs de données, les outils de BI et les pipelines
  • Développement d'assistants de requête IA internes pour les organisations

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des fondamentaux de SQL
  • Expérience en administration de bases de données ou en ingénierie des données
  • Connaissances de base des concepts de l'intelligence artificielle ou de l'apprentissage automatique

Public cible

  • Ingénieurs de données et administrateurs de bases de données
  • Architectes entreprise et responsables de l'analytique
  • Équipes en charge de l'intégration d'IA et de l'ingénierie de plateforme
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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