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 Durée 7 heures

Plan du cours

Introduction aux LLM légers

  • Comprendre les architectures de modèles compacts
  • L'évolution de l'IA économe en ressources
  • L'importance des modèles légers pour les entreprises

Comprendre Nano Banana

  • Fonctionnalités clés et principes de conception
  • Capacités et limites du modèle
  • Les différences entre Nano Banana et les LLM traditionnels

Modèles de déploiement et scénarios d'usage

  • Exécution locale et ses avantages
  • Inférence locale versus inférence dans le cloud
  • Choisir le bon parcours de déploiement

Applications pratiques dans divers secteurs

  • Automatisation interne et assistance aux connaissances
  • Cas d'usage à destination des clients
  • Scénarios opérationnels et réglementaires

Fondamentaux de l'intégration

  • Évaluation des exigences système
  • Considérations liées aux flux de travail et aux processus
  • Introduction aux API et aux chaînes d'outils

Optimisation des coûts et efficacité

  • Réduction des coûts d'inférence à l'aide de modèles compacts
  • Équilibrer les performances et les ressources
  • Planification des déploiements évolutifs

Gouvernance, confidentialité et gestion des risques

  • Garantir une exécution locale sécurisée
  • Comprendre les limites de données et les mesures de protection
  • Alignement avec les politiques et normes d'entreprise

Préparation à l'adoption organisationnelle

  • Construire les capacités internes et l'aptitude au changement
  • Évaluer la valeur commerciale via des projets pilotes
  • Poser les bases pour des déploiements à plus grande échelle

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts généraux en informatique
  • Une expérience avec des outils logiciels de base
  • Une familiarité avec les flux de travail d'entreprise basés sur les données

Public cible

  • Les équipes IT généralistes intégrant des capacités d'IA
  • Les utilisateurs métier intéressés par les applications pratiques de l'IA
  • Les managers technologiques évaluant des stratégies de LLM locaux

Nombre de participants


Prix par participant

Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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Fluidez, ambiance et thème de la présentation

Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis

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Cours à venir

Introduction à Nano Banana : des LLM légers pour les applications réelles

2026-11-11 09:30
7 heures
Liège, Place des Guillemins
1550 EUR (En ligne)
1750 EUR (Salle de Classe)

Introduction à Nano Banana : des LLM légers pour les applications réelles

2026-11-25 09:30
7 heures
Namur, Hotel de Ville
1550 EUR (En ligne)
1750 EUR (Salle de Classe)

Introduction à Nano Banana : des LLM légers pour les applications réelles

2026-12-09 09:30
7 heures
Bruxelles
1550 EUR (En ligne)
2100 EUR (Salle de Classe)

Introduction à Nano Banana : des LLM légers pour les applications réelles

2026-12-23 09:30
7 heures
Bruges
1550 EUR (En ligne)
1950 EUR (Salle de Classe)

Introduction à Nano Banana : des LLM légers pour les applications réelles

2027-01-06 09:30
7 heures
Louvain
1550 EUR (En ligne)
2000 EUR (Salle de Classe)

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

  • Comprendre les fondamentaux des grands modèles de langage.
  • Configurer et utiliser Google Gemini AI pour diverses tâches d'IA.
  • Mettre en œuvre des transformations de texte en texte et d'image en texte.
  • Construire des applications de base pilotées par l'IA.
  • Explorer les fonctionnalités avancées et les options de personnalisation de Google Gemini AI.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Comprendre le rôle de l'IA dans la création de contenu.
  • Configurer et utiliser Google Gemini AI pour générer et optimiser le contenu.
  • Appliquer des transformations texte-vers-texte pour produire un contenu créatif et original.
  • Mettre en œuvre des stratégies SEO grâce à des analyses pilotées par l'IA.
  • Analyser la performance du contenu et adapter les stratégies à l'aide de Gemini AI.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Comprendre l'impact de l'IA sur le service client.
  • Configurer Google Gemini AI pour automatiser et personnaliser les interactions clients.
  • Utiliser des transformations de texte en texte et d'images en texte pour améliorer l'efficacité du service.
  • Développer des stratégies pilotées par l'IA pour l'analyse des commentaires clients en temps réel.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

  • Comprendre les fondamentaux de Google Gemini AI.
  • Connecter diverses sources de données à Gemini AI.
  • Explorer les données à l'aide de requêtes en langage naturel.
  • Analyser les modèles de données et en tirer des informations exploitable s.
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  • Communiquer efficacement les informations tirées des données.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Concevoir des invites plus efficaces et adaptées à des cas d'usage spécifiques.
  • Générer du contenu original et créatif à l'aide de Gemini.
  • Résumer et comparer des informations complexes avec précision.
  • Utiliser Gemini pour brainstormer, planifier et organiser des idées de manière efficace.
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