Formation Introduction to LLMs and AI Tool Integration
Les outils d'IA, y compris Large Language Models (LLMs), transforment la façon dont les organisations créent du contenu, communiquent, analysent des informations et prennent des décisions. Des outils comme ChatGPT, Copilot de Microsoft et Grok permettent aux dirigeants d'accélérer les flux de travail, d'améliorer la productivité et de débloquer de nouvelles efficacités grâce à l'interaction par langage naturel.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur s'adresse aux équipes de direction qui souhaitent comprendre la valeur stratégique des LLMs et des outils d'IA pour les entreprises. Les participants exploreront comment intégrer ces outils dans des flux de travail de haut niveau, rédiger des prompts plus efficaces et évaluer les opportunités d'amélioration de la productivité et du ROI grâce à l'adoption de l'IA.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre comment fonctionnent les LLMs et comment des outils comme ChatGPT et Copilot les appliquent.
- Utiliser des interactions basées sur des prompts pour automatiser et accélérer les tâches.
- Appliquer des outils d'IA à des scénarios réels, tels que la rédaction de courriels professionnels, la synthèse de rapports ou l'examen d'accords.
- Évaluer les avantages stratégiques, les limitations et les considérations en matière de licences pour l'adoption des LLMs.
Format du cours
- Briefing exécutif, démonstration en direct et exercices basés sur des scénarios.
- Discussion interactive et expérimentation de prompts.
- Contenu spécifique au client ou utilisation de documents dans les sections pratiques (optionnel).
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Plan du cours
Introduction to AI Tools in the Enterprise
- What is enterprise AI? Overview of modern AI applications
- Types of AI tools: conversational, generative, predictive
- Key players: OpenAI, Microsoft, Google, Meta, Anthropic
- Where AI tools fit in today’s productivity stack
Introduction to Large Language Models (LLMs)
- What is a Large Language Model?
- Understanding ChatGPT, Microsoft Copilot, and Grok
- Enterprise relevance: why LLMs matter to decision-makers
How to Work with AI Tools in Practice
- Prompting fundamentals: how to write effective prompts
- Controlling tone, structure, and length of responses
- Limitations and workarounds (hallucinations, privacy, formatting)
Everyday Use Cases for Senior Executives
- Drafting and responding to professional emails
- Summarizing Excel and PowerPoint reports
- Creating and reviewing talking points for meetings
- Extracting insights from long or complex documents
Strategic Integration and Investment Scenarios
- Overview of Microsoft Copilot for enterprise
- AI-driven productivity examples across industries
- Licensing considerations and enterprise security
- Evaluating ROI and productivity KPIs
Practical Exercises
- Live demonstration with ChatGPT and/or Copilot
- Prompting walkthroughs using simulated executive tasks
- Group discussion: how your team might apply LLMs
Summary and Next Steps
Pré requis
- Experience in strategic or operational management roles
- Basic familiarity with office tools such as Microsoft Word, Excel, and PowerPoint
- No programming or technical background required
Audience
- Senior management and executive leadership
- Directors and department heads exploring AI-driven workflows
- Decision-makers evaluating enterprise adoption of AI tools
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail complexes en utilisant l'interface de programmation visuelle de n8n.
- Intégrer des capacités d'IA dans les flux de travail en utilisant LangChain.
- Construire des chatbots et des assistants virtuels personnalisés pour divers cas d'utilisation.
- Effectuer des analyses et des traitements de données avancés avec des agents d'IA.
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- Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail d'entreprise sécurisés.
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- Automatiser les processus métier avec des capacités d'IA sur site.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'apprentissage et de la traduction multilingues avec les LLM.
- Mettre en œuvre des LLM pour traduire du contenu entre différentes langues.
- Créer et gérer des ensembles de données multilingues pour la formation des LLM.
- Développer des stratégies pour maintenir la cohérence et la qualité de la traduction.
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- Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
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- Identifier les questions éthiques clés dans le développement de l'IA avec LangChain.
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- Identifier les questions et défis éthiques associés aux LLM.
- Appliquer les cadres et principes éthiques au déploiement du LLM.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de LangChain et son rôle dans l'amélioration de l'expérience utilisateur sur le web.
- Implémenter LangChain dans les applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
- Intégrer les API dans les applications web pour améliorer l'interactivité et l'engagement des utilisateurs.
- Optimiser l'expérience utilisateur en utilisant les fonctions de personnalisation avancées de LangChain.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place un environnement efficace pour affiner les modèles d'IA sur Ollama.
- Préparer des ensembles de données pour le réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement.
- Optimiser les modèles d'IA en termes de performance, de précision et d'efficacité.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
- Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
- Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
- Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le nuage pour une interaction en temps réel.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de surveillance et de sécurité dans les environnements en nuage.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HeuresCette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser LangChain pour améliorer leurs capacités d'analyse et de visualisation des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser l'extraction et le nettoyage des données en utilisant LangChain.
- Effectuer des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
- Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
- Tirer parti de LangChain pour générer des informations en langage naturel à partir de l'analyse des données.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
- Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
- Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
- Développer des applications simples en utilisant LangChain.
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7 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles d'IA sur leurs machines locales.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.