Formation LLMs avancés pour les tâches de TALN
Les grands modèles de langage (LLM) sont des modèles d'IA capables de traiter et de générer de grandes quantités de données en langage naturel, telles que du texte, de la parole et de l'audio. Les LLM peuvent apprendre les motifs et la structure de leurs données d'entraînement, puis générer de nouvelles données présentant des caractéristiques similaires. Ils peuvent également réaliser diverses tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN), telles que la compréhension du langage naturel (CLU), l'inférence linguistique (IL), la construction et le complémente de graphes de connaissances, le raisonnement du sens commun, la génération et la gestion de dialogues, ainsi que la génération et la compréhension multimodales.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux data scientists, développeurs IA et passionnés d'IA de niveau intermédiaire souhaitant utiliser les LLM pour effectuer diverses tâches de TALN et créer du contenu novateur et diversifié à des fins variées.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place un environnement de développement avec des LLM et des outils essentiels.
- Exécuter avec expertise des tâches de CLU et IL à l'aide de LLM.
- Extraire, inférer et exploiter efficacement des graphes de connaissances.
- Générer et gérer des dialogues à l'aide de LLM pour des applications conversationnelles.
- Évaluer la qualité et la diversité du contenu généré par les LLM et l'IA générative.
- Appliquer des principes éthiques, en garantissant l'équité et une utilisation responsable des LLM.
Format de la formation
- Cours interactifs et débats.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mises en œuvre concrètes dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.
Plan du cours
Introduction aux LLM et à l'IA générative
- Exploration des techniques et modèles.
- Discussion sur les applications et cas d'utilisation.
- Identification des défis et limitations.
Utilisation des LLM pour les tâches de CLU
- Analyse des sentiments.
- Reconnaissance d'entités nommées.
- Extraction de relations.
- Analyse sémantique.
Utilisation des LLM pour les tâches d'IL
- Détection d'entailment.
- Détection de contradictions.
- Détection de paraphrases.
Utilisation des LLM pour les graphes de connaissances
- Extraction de faits et de relations à partir de textes.
- Inférence de faits manquants ou nouveaux.
- Utilisation des graphes de connaissances pour des tâches ultérieures.
Utilisation des LLM pour le raisonnement du sens commun
- Génération d'explications, hypothèses et scénarios plausibles.
- Utilisation de bases de connaissances et de jeux de données du sens commun.
- Évaluation du raisonnement du sens commun.
Utilisation des LLM pour la génération de dialogues
- Génération de dialogues avec des agents conversationnels, chatbots et assistants virtuels.
- Gestion des dialogues.
- Utilisation de jeux de données et de métriques de dialogue.
Utilisation des LLM pour la génération multimodale
- Génération d'images à partir de texte.
- Génération de texte à partir d'images.
- Génération de vidéos à partir de texte ou d'images.
- Génération d'audio à partir de texte.
- Génération de texte à partir d'audio.
- Génération de modèles 3D à partir de texte ou d'images.
Utilisation des LLM pour l'apprentissage méta
- Adaptation des LLM à de nouveaux domaines, tâches ou langues.
- Apprentissage à partir d'exemples à quelques coups ou sans exemple.
- Utilisation de jeux de données et frameworks d'apprentissage méta et d'apprentissage par transfert.
Utilisation des LLM pour l'apprentissage adversarial
- Défense des LLM contre les attaques malveillantes.
- Détection et atténuation des biais et erreurs dans les LLM.
- Utilisation de jeux de données et méthodes d'apprentissage adversarial et de robustesse.
Évaluation des LLM et de l'IA générative
- Évaluation de la qualité et de la diversité du contenu.
- Utilisation de métriques telles que l'Inception Score, la distance Fréchet Inception et le score BLEU.
- Méthodes d'évaluation humaine telles que le crowdsourcing et les sondages.
- Méthodes d'évaluation adversarial telles que les tests de Turing et les discriminateurs.
Application des principes éthiques pour les LLM et l'IA générative
- Garantie de l'équité et de la redevabilité.
- Prévention de la mauvaise utilisation et de l'abus.
- Respect des droits et de la vie privée des créateurs et consommateurs de contenu.
- Favoriser la créativité et la collaboration entre humains et IA.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts et de la terminologie de base de l'IA.
- Une expérience en programmation Python et en analyse de données.
- Une familiarité avec les frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow ou PyTorch.
- Une compréhension des bases des LLM et de leurs applications.
Audience cible
- Data scientists
- Développeurs IA
- Passionnés d'IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation LLMs avancés pour les tâches de TALN - Réservation
Formation LLMs avancés pour les tâches de TALN - Demande de renseignements
LLMs avancés pour les tâches de TALN - Demande d'informations consulting
Cours à venir
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LangGraph Avancé : Optimisation, Débogage et Surveillance de Graphes Complexe
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Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux ingénieurs de plateforme IA de niveau avancé, aux DevOps spécialisés en IA et aux architectes ML souhaitant optimiser, déboguer, surveiller et exploiter des systèmes LangGraph de qualité production.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
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Format de la formation
- Cours interactifs et débats.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation concrète dans un environnement de laboratoire en direct.
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Open-Source Model Ops : Auto-hébergement, affinement et gouvernance avec les modèles Devstral et Mistral
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Ce formation en présentiel (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux plateformes d'ingénierie et aux ingénieurs de recherche souhaitant auto-héberger, affiner et gouverner les modèles Mistral et Devstral dans des environnements de production.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Configurer et déployer des environnements auto-hébergés pour les modèles Mistral et Devstral.
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- Mettre en œuvre la gestion de versions, le suivi et la gouvernance du cycle de vie.
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Format de la formation
- Cours interactifs et discussions.
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- Mise en œuvre en direct de pipelines de gouvernance et de surveillance.
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Applications de LangGraph dans le secteur financier
35 HeuresLangGraph est un cadre de travail permettant de concevoir des applications LLM multi-acteurs avec état, sous forme de graphes composites disposant d'un état persistant et d'un contrôle sur l'exécution.
Cette formation en direct, encadrée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse à des professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions financières basées sur LangGraph, en garantissant une gouvernance, une observabilité et une conformité appropriées.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au secteur financier, conformes aux exigences réglementaires et aux audits.
- Intégrer les normes et ontologies des données financières dans l'état des graphes et les outils associés.
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Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
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Fondamentaux de LangGraph : Saisonnage d’invocations et enchaînement de LLM basés sur les graphes
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À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les concepts fondamentaux de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et leurs cas d’utilisation.
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Format du cours
- Conférence interactive et discussions guidées.
- Labos guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
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Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée, veuillez nous contacter afin d’organiser cela.
LangGraph dans la santé : orchestration de flux de travail pour les environnements réglementés
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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.
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Format de la formation
- Cours interactif et séances de discussion.
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- Pratique de mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en temps réel.
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LangGraph pour les applications juridiques
35 HeuresLangGraph est un framework permettant de construire des applications LLM stateful multi-agents sous forme de graphes composables, avec un état persistant et un contrôle précis de l'exécution.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows LangGraph spécifiques au domaine juridique, en préservant l'auditabilité et la conformité.
- Intégrer des ontologies juridiques et des normes documentaires dans l'état du graphe et le traitement des données.
- Implémenter des garde-fous, des validations humaines et des chemins de décision traçables.
- Déployer, monitorer et maintenir les services LangGraph en production, avec des capacités d'observabilité et de maîtrise des coûts.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
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Construire des flux de travail dynamiques avec LangGraph et des agents LLM
14 HeuresLangGraph est un cadre de travail pour composer des flux de travail basés sur des graphiques qui prennent en charge les branches, l'utilisation d'outils, la mémoire et l'exécution contrôlable.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail basés sur des graphiques qui coordonnent les agents LLM, les outils et la mémoire.
- Mettre en œuvre un routage conditionnel, des tentatives de reprise et des solutions de secours pour une exécution robuste.
- Intégrer la récupération, les APIs et les sorties structurées dans les boucles d'agents.
- Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour garantir fiabilité et sécurité.
Format du cours
- Cours interactif et discussion animée.
- Pratiques guidées et explications de code dans un environnement de type bac à sable.
- Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.
LangGraph pour l'automatisation du marketing
14 HeuresLangGraph est un framework d'orchestration basé sur les graphes qui permet de concevoir des workflows conditionnels et multi-étapes impliquant des LLM et des outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux marketeurs de niveau intermédiaire, stratèges en contenu et développeurs en automatisation souhaitant mettre en œuvre des campagnes d'e-mailing dynamiques avec des branchements complexes ainsi que des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows de contenu et d'e-mailing structurés sous forme de graphe avec une logique conditionnelle.
- Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour une personnalisation automatisée.
- Gérer l'état, la mémoire et le contexte au sein de campagnes multi-étapes.
- Évaluer, surveiller et optimiser les performances des workflows et les résultats de livraison.
Format de la formation
- Conférences interactives et discussions de groupe.
- Travaux pratiques sur la mise en œuvre de workflows d'e-mailing et de pipelines de contenu.
- Exercices basés sur des scénarios traitant de la personnalisation, du segmentation et de la logique de branchement.
Options de personnalisation de la formation
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Le Chat Enterprise : ChatOps privé, intégrations et contrôles administratifs
14 HeuresLe Chat Enterprise est une solution de ChatOps privée offrant des capacités d'IA conversationnelle sécurisées, personnalisables et gouvernées pour les organisations. Elle prend en charge les contrôles d'accès basés sur les rôles (RBAC), l'authentification unique (SSO), les connecteurs ainsi que l'intégration avec des applications d'entreprise.
Cette formation pratique, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux chefs de produit de niveau intermédiaire, aux responsables informatiques, aux ingénieurs solution et aux équipes sécurité/conformité souhaitant déployer, configurer et gouverner Le Chat Enterprise dans des environnements d'entreprise.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Installer et configurer Le Chat Enterprise pour des déploiements sécurisés.
- Activer le RBAC, le SSO ainsi que les contrôles liés à la conformité.
- Intégrer Le Chat Enterprise aux applications et aux bases de données d'entreprise.
- Concevoir et mettre en œuvre des jeux de rôles administratifs et des playbook de gouvernance pour le ChatOps.
Format du cours
- Cours interactif et débats.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation concrète dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.
Architectures de LLM économiques : Mistral à grande échelle (Ingénierie des performances et des coûts)
14 HeuresMistral est une famille de grands modèles de langage haute performance, optimisée pour un déploiement en production à grande échelle de manière économique.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs infrastructure avancés, aux architectes cloud et aux responsables MLOps qui souhaitent concevoir, déployer et optimiser des architectures basées sur Mistral pour maximiser le débit et minimiser les coûts.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en œuvre des modèles de déploiement évolutifs pour Mistral Medium 3.
- Appliquer le regroupement (batching), la quantification et des stratégies de service efficaces.
- Optimiser les coûts d'inférence tout en maintenant la performance.
- Concevoir des topologies de service prêtes pour la production destinées aux charges de travail d'entreprise.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de lab interactif.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en convenir.
Industrialisation des assistants conversationnels avec Mistral Connectors & Integrations
14 HeuresMistral AI est une plateforme IA ouverte qui permet aux équipes de créer et d’intégrer des assistants conversationnels dans des workflows professionnels et destinés à la clientèle.
Cette formation en présentiel ou à distance, encadrée par un formateur, s’adresse aux chefs de produit et aux développeurs full-stack de niveau débutant à intermédiaire, ainsi qu’aux ingénieurs d’intégration souhaitant concevoir, intégrer et industrialiser des assistants conversationnels grâce aux connecteurs et intégrations de Mistral.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer des modèles conversationnels Mistral avec des connecteurs d’entreprise et de logiciels SaaS.
- Mettre en œuvre la génération augmentée par récupération (RAG) pour des réponses étayées.
- Concevoir des patterns d’expérience utilisateur (UX) pour des assistants de chat internes et externes.
- Déployer des assistants dans des workflows produit pour des cas d’usage concrets.
Format de la formation
- Cours interactif et échanges.
- Exercices pratiques d’intégration.
- Développement en direct d’assistants conversationnels en atelier.
Possibilités de personnalisation de la formation
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Déploiements de niveau entreprise avec Mistral Medium 3
14 HeuresMistral Medium 3 est un modèle de langage large multimodal haute performance, conçu pour un déploiement de qualité production au sein d'environnements d'entreprise.
Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs IA/ML de niveau intermédiaire à avancé, aux architectes plateformes et aux équipes MLOps qui souhaitent déployer, optimiser et sécuriser Mistral Medium 3 pour des cas d'usage en entreprise.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Déployer Mistral Medium 3 via des options API ou en auto-hébergement.
- Optimiser les performances et les coûts d'inférence.
- Mettre en œuvre des cas d'usage multimodaux avec Mistral Medium 3.
- Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité et de conformité pour les environnements d'entreprise.
Format de la formation
- Cours interactif et débats.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser les détails.
Mistral pour une IA responsable : confidentialité, résidence des données et contrôles d’entreprise
14 HeuresMistral AI est une plateforme d’IA ouverte et prête pour l’entreprise, offrant des fonctionnalités pour un déploiement d’IA sécurisé, conforme et responsable.
Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s’adresse aux responsables de la conformité, aux architectes sécurité et aux parties prenantes juridiques et opérationnelles de niveau intermédiaire, souhaitant mettre en œuvre des pratiques d’IA responsable avec Mistral en exploitant les mécanismes de confidentialité, de résidence des données et de contrôle d’entreprise.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en œuvre des techniques préservant la vie privée dans les déploiements Mistral.
- Appliquer des stratégies de résidence des données pour se conformer aux exigences réglementaires.
- Configurer des contrôles de niveau entreprise, tels que le RBAC, le SSO et les journaux d’audit.
- Évaluer les options de fournisseurs et de déploiement pour assurer l’alignement avec la conformité.
Format du cours
- Conférence interactive et discussions.
- Études de cas et exercices axés sur la conformité.
- Mise en pratique des contrôles d’IA d’entreprise.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en convenir.
Applications multimodales avec les modèles Mistral (Vision, OCR et compréhension de documents)
14 HeuresLes modèles Mistral sont des technologies d'IA open-source qui s'étendent désormais aux workflows multimodaux, prenant en charge à la fois les tâches linguistiques et visuelles pour les applications d'entreprise et de recherche.
Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux chercheurs en ML de niveau intermédiaire, aux ingénieurs appliqués et aux équipes produit qui souhaitent développer des applications multimodales avec les modèles Mistral, notamment des pipelines OCR et de compréhension de documents.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et configurer les modèles Mistral pour des tâches multimodales.
- Implémenter des workflows OCR et les intégrer à des pipelines de traitement du langage naturel (NLP).
- Concevoir des applications de compréhension de documents adaptées aux cas d'usage d'entreprise.
- Développer des fonctionnalités de recherche text-image et des interfaces utilisateur d'assistance.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- Exercices pratiques de codage.
- Mise en œuvre en laboratoire en direct de pipelines multimodaux.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
