Formation IA générative et ingénierie des invites en santé

Vertex AI offre des outils avancés pour l'ajustement fin de grands modèles et la gestion des invites, permettant aux développeurs et aux équipes de données d'optimiser la précision des modèles, de rationaliser les workflows d'itération et d'assurer une rigueur d'évaluation grâce à des bibliothèques et services intégrés.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire à avancé souhaitant améliorer les performances et la fiabilité des applications d'IA générative en utilisant l'ajustement fin supervisé, le versionnement des invites et les services d'évaluation dans Vertex AI.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer des techniques d'ajustement fin supervisé aux modèles Gemini dans Vertex AI.
• Mettre en œuvre des workflows de gestion des invites incluant le versionnement et les tests.
• Exploiter les bibliothèques d'évaluation pour établir des comparatifs et optimiser les performances de l'IA.
• Déployer et surveiller les modèles améliorés dans des environnements de production.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Pratiques avec Vertex AI pour l'ajustement fin et les outils de gestion des invites.
• Études de cas sur l'optimisation des modèles en entreprise.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des modalités.

L'IA Agentic est une approche où les systèmes d'IA planifient, raisonnent et utilisent des outils pour atteindre des objectifs dans des contraintes définies.

Cette formation pratique, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux équipes de santé et de données de niveau intermédiaire souhaitant concevoir, évaluer et gouverner des solutions d'IA agentic pour des cas d'usage cliniques et opérationnels.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Expliquer les concepts et les contraintes de l'IA agentic dans le contexte de la santé.
• Concevoir des flux de travail d'agents sûrs intégrant planification, mémoire et utilisation d'outils.
• Développer des agents enrichis par la recherche (RAG) à partir de documents cliniques et de bases de connaissances.
• Évaluer, surveiller et gouverner le comportement des agents grâce à des garde-fous et des contrôles avec intervention humaine.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion facilitée.
• Laboratoires guidés et explications de code dans un environnement de type bac à sable (sandbox).
• Exercices basés sur des scénarios portant sur la sécurité, l'évaluation et la gouvernance.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, à Belgique s'adresse aux professionnels de la santé et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent mettre en œuvre des solutions de santé pilotées par l'IA.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle des agents d'IA dans la santé et le diagnostic.
• Développer des modèles d'IA pour l'analyse d'images médicales et le diagnostic prédictif.
• Intégrer l'IA aux dossiers de santé électroniques (DSE) et aux workflows cliniques.
• Assurer la conformité aux réglementations de santé et aux bonnes pratiques éthiques de l'IA.

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire souhaitant appliquer des solutions d'IA et de RA/VR pour la formation médicale, les simulations chirurgicales et la rééducation.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA dans l'amélioration des expériences de RA/VR dans le secteur de la santé.
• Utiliser la RA/VR pour les simulations chirurgicales et la formation médicale.
• Appliquer les outils de RA/VR dans la rééducation et la thérapie des patients.
• Explorer les préoccupations éthiques et de confidentialité dans les outils médicaux améliorés par l'IA.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, Belgique s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire et aux professionnels de la santé souhaitant exploiter l'IA pour des applications de santé avancées avec Google Colab.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé avec Google Colab.
• Utiliser l'IA pour la modélisation prédictive dans les données de santé.
• Analyser des images médicales avec des techniques pilotées par l'IA.
• Explorer les considérations éthiques dans les solutions de santé basées sur l'IA.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, se déroule à Belgique et s'adresse aux professionnels de la santé et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer les technologies de l'IA dans des environnements de santé.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Identifier les principaux défis du secteur de la santé auxquels l'IA peut répondre.
• Analyser l'impact de l'IA sur les soins aux patients, la sécurité et la recherche médicale.
• Comprendre le lien entre l'IA et les modèles économiques de la santé.
• Appliquer les concepts fondamentaux de l'IA à des scénarios du secteur de la santé.
• Développer des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse des données médicales.

Cette formation en direct, animée par un formateur en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la santé et aux chercheurs souhaitant exploiter ChatGPT pour améliorer les soins aux patients, optimiser les flux de travail et obtenir de meilleurs résultats en matière de santé.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de ChatGPT et ses applications dans le secteur de la santé.
• Utiliser ChatGPT pour automatiser les processus et interactions en santé.
• Fournir des informations médicales précises et un soutien aux patients via ChatGPT.
• Appliquer ChatGPT à la recherche et à l'analyse médicales.

Cette formation animée par un instructeur Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs d'IA souhaitant tirer parti de l'Edge AI pour concevoir des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie pour des applications de santé.
• Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des appareils portables et des outils de diagnostic.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'Edge AI.
• Prendre en compte les considérations éthiques et réglementaires liées aux applications d'IA dans le domaine de la santé.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs d'IA médicale et aux data scientists de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent affiner des modèles pour le diagnostic clinique, la prédiction de maladies et la prévision des résultats des patients, en utilisant des données médicales structurées et non structurées.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Affiner des modèles d'IA sur des jeux de données de santé, y compris les DME, les images médicales et les données temporelles.
• Appliquer le transfert d'apprentissage, l'adaptation au domaine et la compression de modèles dans des contextes médicaux.
• Traiter les enjeux de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement de modèles.
• Déployer et surveiller les modèles affinés dans des environnements de santé réels.

Ce cours en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de la santé, analystes de données et décideurs politiques de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer l'IA générative dans le contexte de la santé.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Exposer les principes et applications de l'IA générative dans le secteur de la santé.
• Identifier les opportunités que l'IA générative offre pour améliorer la découverte de médicaments et la médecine personnalisée.
• Utiliser des techniques d'IA générative pour l'imagerie médicale et le diagnostic.
• Évaluer les implications éthiques de l'IA dans les contextes médicaux.
• Développer des stratégies pour intégrer les technologies IA dans les systèmes de santé.

LangGraph permet de créer des flux de travail étatful (état conservé) multi-acteurs, alimentés par des LLM, avec un contrôle précis des chemins d’exécution et de la persistance des données. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour assurer la conformité, l’interopérabilité et le développement de systèmes d’aide à la décision alignés sur les flux de travail médicaux.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s’adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph, tout en relevant les défis réglementaires, éthiques et opérationnels.

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des workflows LangGraph spécifiques au secteur de la santé en ayant à l’esprit la conformité et la traçabilité.
• Intégrer des applications LangGraph avec les ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Appliquer les bonnes pratiques de fiabilité, de traçabilité et d’explicabilité dans des environnements sensibles.
• Déployer, surveiller et valider des applications LangGraph dans des environnements de production healthcare.

Format de la formation

• Cours interactif et séances de discussion.
• Exercices pratiques avec des études de cas réels.
• Pratique de mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en temps réel.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d’organiser cela.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la santé, aux chercheurs médicaux et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent appliquer l'IA multimodale dans le diagnostic médical et les applications de santé.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans la santé moderne.
• Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour des diagnostics pilotés par l'IA.
• Appliquer des techniques d'IA pour analyser les images médicales et les dossiers de santé électroniques.
• Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic de maladies et les recommandations de traitement.
• Mettre en œuvre la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (TLN) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.

Ollama est une plateforme légère permettant d'exécuter des modèles de langage volumineux (LLM) en local.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur expert, s'adresse aux professionnels de la santé et aux équipes informatiques de niveau intermédiaire souhaitant déployer, personnaliser et intégrer des solutions IA basées sur Ollama dans des environnements cliniques et administratifs.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Ollama pour un usage sécurisé dans les établissements de santé.
• Intégrer des LLM locaux dans les workflows cliniques et les processus administratifs.
• Personnaliser les modèles pour qu'ils correspondent à la terminologie et aux tâches spécifiques au secteur de la santé.
• Appliquer les bonnes pratiques en matière de confidentialité, de sécurité et de conformité réglementaire.

Format de la formation

• Cours interactif et débats.
• Démonstrations pratiques et exercices guidés.
• Mise en œuvre concrète dans un environnement de simulation de soins de santé isolé.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter pour en convenir.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la santé et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire souhaitant tirer parti des techniques de génie des prompts pour améliorer les flux de travail médicaux, l'efficacité de la recherche et les résultats pour les patients.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux du génie des prompts dans le domaine de la santé.
• Utiliser des invites de commande (prompts) IA pour la documentation clinique et les interactions avec les patients.
• Tirer parti de l'IA pour la recherche médicale et la revue de la littérature.
• Améliorer la découverte de médicaments et la prise de décision clinique grâce à des invites IA.
• Garantir la conformité aux normes réglementaires et éthiques en matière d'IA dans le secteur de la santé.

Le TinyML consiste à intégrer l'apprentissage automatique dans des appareils portables et médicaux à faible consommation et aux ressources limitées.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dispensée par un formateur expert, s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire souhaitant implémenter des solutions TinyML pour des applications de surveillance et de diagnostic en santé.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et déployer des modèles TinyML pour le traitement en temps réel des données de santé.
• Collecter, prétraiter et interpréter les données des biocapteurs afin d'obtenir des informations issues de l'IA.
• Optimiser les modèles pour les appareils portables à faible consommation et à mémoire restreinte.
• Évaluer la pertinence clinique, la fiabilité et la sécurité des résultats générés par le TinyML.

Format de la formation

• Cours magistraux appuyés par des démonstrations en direct et des discussions interactives.
• Pratique avec les données des appareils portables et les frameworks TinyML.
• Exercices d'implémentation dans un environnement de laboratoire guidé.

Options de personnalisation de la formation

• Pour une formation sur mesure adaptée à des appareils de santé spécifiques ou à des workflows réglementaires, veuillez nous contacter.