Formation Large Language Models (LLMs) en Bruges

Cette formation en présentiel, animée par un instructeur à Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la direction générale souhaitant comprendre ce que sont les LLM, explorer leur impact potentiel sur les opérations commerciales et évaluer les utilisations pratiques des outils d'IA tels que ChatGPT, Microsoft Copilot ou Grok pour des tâches concrètes comme la création de contenu, la synthèse de données et l'aide à la décision.

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

• Comprendre ce que sont les LLM et le fonctionnement d'outils tels que ChatGPT et Copilot.
• Utiliser des techniques de prompting pour obtenir des résultats pratiques et fiables à partir des LLM.
• Évaluer des cas d'utilisation réels, tels que la rédaction d'e-mails, la synthèse de documents et l'automatisation de la productivité.
• Identifier les opportunités d'investissement et les applications stratégiques pour l'adoption de l'IA.

Cette formation en présentiel, animée par un formateur, dans Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux équipes de direction souhaitant comprendre la valeur stratégique des LLM et des outils d'IA d'entreprise. Les participants exploreront comment intégrer ces outils dans des processus de haut niveau, rédiger de meilleurs prompts et évaluer les opportunités d'augmentation de la productivité et du retour sur investissement via l'adoption de l'IA.

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

• Comprendre le fonctionnement des LLM et la manière dont des outils comme ChatGPT et Copilot les exploitent.
• Utiliser des interactions par prompts pour automatiser et accélérer les tâches.
• Appliquer les outils d'IA à des scénarios réels tels que la rédaction d'e-mails, la synthèse de rapports et la révision de contrats.
• Évaluer les avantages stratégiques, les limites et les considérations liées aux licences pour l'adoption des LLM.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, dans Bruges s'adresse aux chercheurs en IA, scientifiques des données et développeurs de niveau intermédiaire à avancé souhaitant comprendre, affiner et mettre en œuvre les Grands Modèles de Langage de Meta AI pour diverses applications de TAL (Traitement Automatique des Langues).

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

• Comprendre l'architecture et le fonctionnement des Grands Modèles de Langage de Meta AI.
• Configurer et affiner les LLM de Meta AI pour des cas d'usage spécifiques.
• Mettre en œuvre des applications basées sur les LLM, telles que la résumation de texte, les chatbots et l'analyse de sentiment.
• Optimiser et déployer efficacement les grands modèles de langage.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur à Bruges (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de l'IA de niveau intermédiaire, aux analystes d'affaires et aux leaders technologiques souhaitant comprendre les principes de l'IA générative et les applications des LLM dans un contexte professionnel. Les participants apprendront à connaître les transformateurs, l'ingénierie des prompts et les considérations éthiques liées au déploiement de ces modèles pour des solutions concrètes.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de l'IA générative et des modèles de langage à grande échelle.
• Implémenter et affiner des LLM pour des applications commerciales spécifiques.
• Appliquer des techniques d'ingénierie des prompts pour obtenir des résultats optimaux du modèle.
• Reconnaître les considérations éthiques et gérer les risques lors du déploiement de LLM.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur en Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'IA de niveau intermédiaire, aux éthiciens, aux scientifiques des données, aux ingénieurs, ainsi qu'aux décideurs et parties prenantes souhaitant comprendre et naviguer dans le paysage éthique des LLM.

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

• Identifier les questions et défis éthiques associés aux LLM.
• Appliquer des cadres et principes éthiques au déploiement des LLM.
• Évaluer l'impact sociétal des LLM et atténuer les risques potentiels.
• Développer des stratégies pour un développement et une utilisation responsables de l'IA.

Ce format de formation en présentiel ou en ligne (en classe ou à distance) s'adresse aux praticiens du TAL et aux data scientists de niveau intermédiaire, ainsi qu'aux créateurs de contenu, aux traducteurs et aux entreprises internationales souhaitant exploiter les LLM pour la traduction et la création de contenu multilingue.

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

• Comprendre les principes de l'apprentissage interlangue et de la traduction avec les LLM.
• Implémenter des LLM pour traduire du contenu entre diverses langues.
• Créer et gérer des ensembles de données multilingues pour entraîner des LLM.
• Développer des stratégies visant à garantir la cohérence et la qualité des traductions.

Cette formation en présentiel ou à distance animée par un formateur en Bruges s'adresse aux analystes financiers, aux data scientists et aux professionnels de l'investissement de niveau intermédiaire souhaitant exploiter les LLM pour l'analyse et la prédiction des marchés financiers.

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

• Comprendre l'application des LLM dans l'analyse des marchés financiers.
• Utiliser les LLM pour traiter les actualités financières, les rapports et les données afin d'obtenir des insights sur le marché.
• Développer des modèles prédictifs pour les cours des actions, les tendances du marché et les indicateurs économiques.
• Intégrer les insights des LLM dans les processus de prise de décision en investissement.

Cette formation en présentiel, animée par un formateur, en Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques et chercheurs en environnement de niveau intermédiaire, aux analystes de données, ainsi qu'aux décideurs politiques et aux défenseurs de l'environnement souhaitant utiliser les LLM pour la modélisation et l'analyse environnementales.

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

• Comprendre l'application des LLM dans les sciences de l'environnement.
• Utiliser les LLM pour analyser et modéliser des données environnementales.
• Interpréter les sorties des LLM pour les évaluations d'impact environnemental.
• Communiquer efficacement les résultats afin d'éclairer les décisions politiques et les efforts de conservation.

Cette formation en direct, encadrée par un instructeur, à Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs VR et AR de niveau intermédiaire, aux concepteurs de jeux vidéo et aux ingénieurs en IA souhaitant intégrer des LLM dans des applications VR et AR pour créer des environnements plus engageants et réactifs.

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

• Comprendre le rôle des LLM dans la création d'expériences VR et AR immersives.
• Développer des applications VR et AR exploitant des LLM pour des dialogues interactifs et la création de contenu.
• Intégrer des LLM aux outils de développement VR et AR afin d'améliorer l'engagement des utilisateurs.
• Appliquer les meilleures pratiques pour concevoir des récits et des interactions pilotés par l'IA dans des espaces virtuels.

Cette formation en direct animée par un instructeur en <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique et développeurs de logiciels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les grands modèles de langage (LLM) aux données multimodales pour des applications d'IA avancées.

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

• Comprendre les principes de l'apprentissage multimodal avec les LLM.
• Mettre en œuvre des LLM pour traiter et analyser des données textuelles, image et audio.
• Développer des applications tirant parti des forces de l'intégration de données multimodales.
• Évaluer les performances des systèmes LLM multimodaux.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, est dispensée à Bruges et s'adresse aux professionnels de la cybersécurité et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire souhaitant exploiter les LLMs pour améliorer les mesures de cybersécurité et l'intelligence des menaces.

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

• Comprendre le rôle des LLMs dans la cybersécurité.
• Implémenter les LLMs pour la détection et l'analyse des menaces.
• Utiliser les LLMs pour l'automatisation de la sécurité et la réponse aux incidents.
• Intégrer les LLMs avec les infrastructures de sécurité existantes.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur à Bruges, s'adresse aux data scientists et aux analystes d'affaires de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser des grands modèles de langage (LLM) pour anticiper les tendances et les comportements dans divers secteurs d'activité.

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

• Comprendre les principes fondamentaux des LLM et leur rôle dans l'analyse prédictive.
• Mettre en œuvre des LLM pour analyser et anticiper les données dans divers secteurs.
• Évaluer l'efficacité des modèles prédictifs à l'aide de LLM.
• Intégrer des LLM dans des pipelines de traitement de données existants.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Bruges (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire souhaitant acquérir une compréhension approfondie et des compétences pratiques tant en matière de Grands Modèles de Langage (LLM) que d'Apprentissage par Renforcement (RL).

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

• Comprendre les composants et le fonctionnement des modèles de type Transformer.
• Optimiser et affiner (fine-tune) les LLM pour des tâches et des applications spécifiques.
• Maîtriser les principes fondamentaux et les méthodologies de l'apprentissage par renforcement.
• Apprendre comment les techniques d'apprentissage par renforcement peuvent améliorer les performances des LLM.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux créateurs de contenu, aux responsables marketing et aux technopédagogues de niveau intermédiaire qui souhaitent exploiter la puissance des LLM pour générer un contenu de haute qualité, varié et engageant dans divers domaines.

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

• Comprendre les capacités des LLM et leur application dans la génération de contenu.
• Configurer et utiliser les LLM pour générer différents types de contenu.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de prompting et de réglage fin des LLM pour obtenir les résultats souhaités.
• Évaluer la qualité du contenu généré par l'IA et l'adapter à des audiences spécifiques.
• Explorer des techniques avancées de génération de contenu créatif et multimodal avec les LLM.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux éducateurs, professionnels de la EdTech et chercheurs ayant des niveaux d'expérience et d'expertise variés, qui souhaitent exploiter les LLM pour créer des expériences éducatives personnalisées.

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

• Comprendre l'architecture et les capacités des LLM.
• Identifier les opportunités de personnalisation dans le contenu éducatif à l'aide des LLM.
• Concevoir des plateformes d'apprentissage adaptatif exploitant les LLM pour la personnalisation du contenu.
• Mettre en œuvre des stratégies basées sur les LLM pour améliorer l'engagement des élèves et les résultats d'apprentissage.
• Évaluer l'efficacité des LLM dans les contextes éducatifs et prendre des décisions fondées sur les données pour des amélioration

Cette formation en présentiel ou en ligne Bruges, animée par un instructeur, s'adresse aux praticiens en apprentissage automatique (ML) et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire désireux d'ajuster finement et de déployer des modèles à poids ouverts tels que LLaMA, Mistral et Qwen pour des applications métier ou internes spécifiques.

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

• Comprendre l'écosystème des LLM open source et leurs différences.
• Préparer les jeux de données et les configurations d'ajustement fin pour des modèles tels que LLaMA, Mistral et Qwen.
• Exécuter des pipelines d'ajustement fin en utilisant les bibliothèques Hugging Face Transformers et PEFT.
• Évaluer, sauvegarder et déployer des modèles ajustés finement dans des environnements sécurisés.

Cette formation en présentiel ou en ligne animée par un formateur à Bruges s'adresse aux développeurs logiciels et aux scientifiques des données de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent intégrer des LLM dans des systèmes de reconnaissance et de synthèse vocale.

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

• Comprendre le rôle des LLM dans les technologies vocales.
• Mettre en œuvre des LLM pour une reconnaissance vocale précise et une synthèse vocale naturelle.
• Intégrer des LLM avec des moteurs de reconnaissance vocale et des synthétiseurs vocaux.
• Évaluer et améliorer les performances des systèmes vocaux grâce aux LLM.
• Se tenir informé des tendances actuelles et des orientations futures des technologies vocales.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux professionnels du support client et de l'informatique de niveau débutant à intermédiaire souhaitant implémenter des LLM pour créer des chatbots de support client intelligents et réactifs.

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

• Comprendre les fondamentaux et l'architecture des modèles de langage de grande taille (LLM).
• Concevoir et intégrer des LLM dans les systèmes de support client.
• Améliorer la réactivité et l'expérience utilisateur des chatbots.
• Prendre en compte les considérations éthiques et assurer la conformité aux normes de l'industrie.
• Déployer et maintenir un chatbot basé sur un LLM pour des applications réelles.

Ce cours en présentiel ou en ligne, encadré par un formateur, en Bruges s'adresse aux data scientists et ingénieurs IA de niveau intermédiaire souhaitant affiner les grands modèles de langage de manière plus rentable et efficiente, en recourant à des méthodes telles que LoRA, l'ajustement par adapteurs et l'ajustement par préfixe.

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

• Comprendre la théorie sous-jacente aux approches d'ajustement fin efficace en paramètres.
• Implémenter LoRA, l'ajustement par adapteurs et l'ajustement par préfixe à l'aide de PEFT de Hugging Face.
• Comprendre les compromis entre performance et coût des méthodes PEFT par rapport à l'ajustement fin complet.
• Déployer et mettre à l'échelle des LLM ajustés, avec des besoins réduits en ressources de calcul et de stockage.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, est dispensée dans le Bruges et s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux développeurs en IA et aux data scientists de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent apprendre à utiliser QLoRA pour affiner efficacement de grands modèles pour des tâches spécifiques et des personnalisations.

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

• Comprendre la théorie sous-jacente à QLoRA et les techniques de quantification pour les LLM.
• Mettre en œuvre QLoRA dans l'affinement des grands modèles de langage pour des applications spécifiques à un domaine.
• Optimiser les performances d'affinement sur des ressources computationnelles limitées en utilisant la quantification.
• Déployer et évaluer les modèles affinés dans des applications réelles de manière efficace.

Cette formation en présentiel ou en ligne Bruges, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels intermédiaires des données et du marketing souhaitant appliquer les LLM pour analyser et interpréter le sentiment public provenant de diverses sources textuelles telles que les publications sur les réseaux sociaux, les avis clients et les retours des consommateurs.

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

• Comprendre les principes de l'analyse du sentiment et leur application avec les LLM.
• Prétraiter et préparer les jeux de données pour l'analyse du sentiment.
• Entraîner et affiner les LLM pour refléter avec précision le sentiment dans le texte.
• Analyser le sentiment en temps réel à partir des réseaux sociaux et d'autres sources textuelles.
• Intégrer les résultats de l'analyse du sentiment dans les stratégies commerciales et les processus décisionnels.

Cette formation en direct, animée par un formateur en Bruges (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs logiciels et rédacteurs techniques de niveau intermédiaire souhaitant exploiter les LLM pour optimiser leur flux de travail de codage et créer une documentation détaillée et complète.

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

• Comprendre le rôle des LLM dans l'automatisation de la génération de code et de la documentation logicielle.
• Utiliser les LLM pour créer des extraits de code et une documentation précis et efficaces.
• Intégrer les LLM dans le cycle de développement logiciel pour en améliorer la productivité.
• Conserver des standards de documentation de haute qualité à l'aide d'outils automatisés.
• Prendre en compte les considérations éthiques et les bonnes pratiques pour l'utilisation de l'IA dans le développement logiciel.

Ce live-training en présentiel (en ligne ou sur site) à Bruges s'adresse aux professionnels du monde des affaires de niveau intermédiaire ainsi qu'aux analystes de données qui souhaitent tirer parti de la puissance des LLM pour extraire des insights stratégiques.

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

• Comprendre les fondamentaux et les applications des LLM dans le contexte de l'intelligence économique.
• Utiliser les LLM pour analyser de grands volumes de données et en extraire des insights pertinents.
• Intégrer des analyses pilotées par les LLM dans les processus de prise de décision stratégique.
• Évaluer les considérations éthiques et les meilleures pratiques pour l'utilisation des LLM en entreprise.
• Anticiper les tendances futures de l'IA et se préparer à l'évolution du paysage de l'intelligence économique.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs et aux data scientists de niveau intermédiaire à avancé souhaitant maîtriser LlamaIndex pour concevoir des applications innovantes alimentées par des LLM.

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

• Configurer et paramétrer LlamaIndex pour une utilisation avec des LLM.
• Indexer et interroger des ensembles de données personnalisés à l'aide de LlamaIndex afin d'améliorer les fonctionnalités des LLM.
• Concevoir et développer des applications sophistiquées exploitant LlamaIndex et les LLM.
• Comprendre et appliquer les meilleures pratiques pour travailler avec les LLM et LlamaIndex.
• Prendre en compte les considérations éthiques liées au déploiement d'applications alimentées par des LLM.

Cette formation en présentiel à Bruges (en ligne ou sur site), animée par un formateur expert, s'adresse aux chercheurs en IA intermédiaires, aux professionnels du machine learning et aux data scientists souhaitant utiliser LlamaIndex pour renforcer les capacités des modèles d'IA, les rendant plus précis et fiables pour diverses applications.

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

• Comprendre les principes et les composants de LlamaIndex.
• Ingérer et structurer des données pour les utiliser avec des LLM.
• Mettre en œuvre l'augmentation contextuelle pour améliorer les performances des modèles d'IA.
• Intégrer LlamaIndex dans les systèmes et les workflows d'IA existants.

Cette formation en présentiel ou à distance, dispensée par un formateur expert, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant exploiter le pouvoir de l'ingénierie des prompts et de l'apprentissage few-shot pour optimiser les performances des LLM dans des applications concrètes.

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

• Comprendre les principes de l'ingénierie des prompts et de l'apprentissage few-shot.
• Concevoir des prompts efficaces pour différentes tâches de TALN.
• Exploiter les techniques few-shot pour adapter les LLM avec une quantité minimale de données.
• Optimiser les performances des LLM pour des applications pratiques.

LangGraph 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.

Cette formation en présentiel ou à distance, dispensée par un formateur expert, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, implémenter et exploiter des solutions juridiques basées sur LangGraph, tout en intégrant les contrôles de conformité, de traçabilité et de gouvernance nécessaires.

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

• Pour demander une formation personnalisée sur ce sujet, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Cette formation animée par un formateur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux ingénieurs de niveau avancé, aux spécialistes de l'IA et aux responsables de la localisation souhaitant mettre en œuvre des systèmes de modèles de langage de grande taille (LLM) pour la traduction automatisée, l'évaluation de la qualité et la gouvernance d'entreprise.

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

• Concevoir des pipelines de localisation LLM de niveau entreprise, intégrant des modèles ouverts et propriétaires.
• Mettre en œuvre des workflows de contrôle qualité automatisés et des métriques de qualité pour assurer la cohérence des traductions.
• Établir des cadres de gouvernance et d'approbation pour la production de contenu multilingue.
• Déployer des systèmes de localisation basés sur des LLM évolutifs et auditables dans des environnements sécurisés.

L'IA pour SQL désigne l'application de l'intelligence artificielle et des grands modèles de langage (LLM) pour automatiser, optimiser et améliorer la manière dont les requêtes SQL sont générées, exécutées et interprétées au sein des environnements de données d'entreprise.

Cette formation animée par un instructeur, en présentiel ou à distance, s'adresse aux ingénieurs de données et aux chefs de projet techniques de niveau intermédiaire souhaitant intégrer des capacités d'IA dans leurs flux de travail SQL pour permettre l'interrogation en langage naturel, l'optimisation intelligente et l'analyse de données automatisée.

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

• Intégrer des LLM tels que GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen et Mistral dans des environnements SQL.
• Concevoir des pipelines de conversion du langage naturel en SQL pour un accès conversationnel aux données.
• Mettre en œuvre une optimisation des requêtes et une détection d'erreurs pilotées par l'IA.
• Concevoir des workflows AI-SQL sécurisés, auditables et adaptés à l'usage entreprise.

Format de la formation

• Cours interactifs et discussions.
• Nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

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

LangGraph 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.
• Mettre en œuvre des contrôles de fiabilité, de sécurité et des mécanismes d'intervention humaine pour les processus critiques.
• Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph pour garantir des performances, un coût maîtrisé et le respect des SLA.

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

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Vertex AI met à disposition des outils puissants pour créer des workflows de LLM multimodale qui intègrent des données textuelles, audio et visuelles dans un pipeline unique. Grâce à la gestion des fenêtres de contexte longues et aux paramètres de l'API Gemini, il permet le déploiement d'applications avancées en matière de planification, de raisonnement et d'intelligence croisée entre les modalités.

Ce cours en présentiel avec instructeur (en ligne ou en classe) s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, développer et optimiser des workflows d'IA multimodale dans Vertex AI.

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

• Exploiter les modèles Gemini pour traiter des entrées et sorties multimodales.
• Mettre en œuvre des workflows de type long-context pour des raisonnements complexes.
• Concevoir des pipelines intégrant l'analyse de texte, d'audio et d'images.
• Optimiser les paramètres de l'API Gemini pour améliorer les performances et réduire les coûts.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Travaux pratiques avec des workflows multimodaux.
• Exercices basés sur des projets pour des cas d'usage concrets de l'IA multimodale.

Options de personnalisation du cours

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

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, dispensée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs d'IA et aux ingénieurs en localisation de niveau intermédiaire souhaitant concevoir des pipelines de traduction évolutifs et automatisés, en utilisant à la fois des LLM propriétaires et open source.

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

• Concevoir et déployer des flux de travail de traduction à l'aide de frameworks LLM modernes et d'API.
• Intégrer des modèles open source et commerciaux dans des systèmes de traduction évolutifs.
• Optimiser la qualité de traduction grâce au fine-tuning, à l'ingénierie des prompts et à l'automatisation.
• Mettre en place une infrastructure de traduction conforme et rentable pour les environnements d'entreprise.

LangGraph est un framework permettant de construire des applications LLM multicanales et persistantes sous forme de graphes composites, dotés d'un état persistant et d'un contrôle précis de l'exécution.

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 :

• Concevoir et optimiser des topologies LangGraph complexes pour la rapidité, les coûts et l'évolutivité.
• Garantir la fiabilité grâce aux mécanismes de nouvelle tentative (retries), aux délais d'expiration, à l'idempotence et à la reprise basée sur des points de contrôle.
• Déboguer et tracer l'exécution des graphes, inspecter l'état et reproduire systématiquement les problèmes en environnement production.
• Instrumenter les graphes avec des journaux, des métriques et des traces, déployer en production et surveiller les SLA ainsi que les coûts.

Format de la formation

• Cours interactifs et discussions.
• Nombreux exercices et pratique.
• Mise en œuvre concrète 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 présentiel ou à distance, encadrée par un formateur, s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant apprendre à utiliser l'IA générative avec les LLM pour diverses tâches et domaines.

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

• Expliquer ce qu'est l'IA générative et son fonctionnement.
• Décrire l'architecture de type transformer qui sous-tend les LLM.
• Utiliser les lois empiriques de mise à l'échelle pour optimiser les LLM selon différentes tâches et contraintes.
• Appliquer les outils et méthodes les plus avancés pour entraîner, affiner et déployer des LLM.
• Discuter des opportunités et des risques que l'IA générative représente pour la société et les entreprises.

Les LLM et les frameworks d'agents autonomes comme AutoGen et CrewAI redéfinissent la manière dont les équipes DevOps automatisent des tâches telles que le suivi des changements, la génération de tests et le tri des alertes, en simulant une collaboration et une prise de décision similaires à celles des humains.

Cette formation en présentiel ou en ligne, encadrée par un formateur, s'adresse aux ingénieurs de niveau avancé souhaitant concevoir et implémenter des workflows d'automatisation DevOps alimentés par des grands modèles de langage (LLM) et des systèmes multi-agents.

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

• Intégrer des agents basés sur des LLM dans les workflows CI/CD pour une automatisation intelligente.
• Automatiser la génération de tests, l'analyse des commits et la synthèse des changements à l'aide d'agents.
• Coordonner plusieurs agents pour le tri des alertes, la génération de réponses et la fourniture de recommandations DevOps.
• Construire des workflows sécurisés et maintenables grâce à des frameworks open-source.

Format de la formation

• Cours interactif et discussions.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre en direct dans un environnement de laboratoire.

Options de personnalisation de la formation

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

Postgres est une base de données relationnelle open source avancée qui peut servir de fondation à des systèmes alimentés par l'IA et à des applications d'intelligence des données.

Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels des bases de données et aux développeurs de niveau intermédiaire souhaitant intégrer, gérer et optimiser les capacités de l'IA directement au sein de Postgres.

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

• Mettre en place et configurer les extensions Postgres pour les charges de travail liées à l'IA.
• Implémenter des embeddings et la recherche par similarité à l'aide de pgvector.
• Intégrer des LLM open source et propriétaires à Postgres pour obtenir des insights en temps réel.
• Optimiser Postgres pour gérer les requêtes et les workflows pilotés par l'IA.

Format du cours

• Conférence interactive et discussions.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre pratique 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.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en Bruges (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs AI, architectes et chefs de produits de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent identifier et atténuer les risques associés aux applications alimentées par des LLM, y compris l'injection de prompts, les fuites de données et les sorties non filtrées, tout en intégrant des contrôles de sécurité tels que la validation des entrées, la supervision humaine et des garde-fous pour les sorties.

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

• Comprendre les vulnérabilités fondamentales des systèmes basés sur des LLM.
• Appliquer des principes de conception sécurisée à l'architecture des applications LLM.
• Utiliser des outils tels que Guardrails AI et LangChain pour la validation, le filtrage et la sécurité.
• Intégrer des techniques telles que le sandboxing, le red teaming et la révision par un humain dans des pipelines de qualité production.

LangGraph 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

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, à Bruges (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant personnaliser des modèles pré-entraînés pour des tâches et des ensembles de données spécifiques.

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

• Comprendre les principes de l'ajustement fin et ses applications.
• Préparer des ensembles de données pour l'ajustement fin de modèles pré-entraînés.
• Ajuster finement des grands modèles de langage (LLM) pour des tâches de TALN.
• Optimiser les performances du modèle et résoudre les défis courants.

LangGraph 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.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire et aux équipes produit qui souhaitent combiner la logique de graphiques de LangGraph avec les boucles d'agents LLM pour construire des applications dynamiques et sensibles au contexte, telles que des agents de support client, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'informations.

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.

LLMs pour la compréhension, le refactoring et la documentation du code est un cours technique axé sur l'application des grands modèles de langage (LLM) pour améliorer la qualité du code, réduire la dette technique et automatiser les tâches de documentation au sein des équipes logicielles.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels du logiciel de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent utiliser des LLM comme GPT pour analyser, refactoriser et documenter plus efficacement des bases de code complexes ou legacy.

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

• Utiliser des LLM pour expliquer le code, les dépendances et la logique dans des dépôts inconnus.
• Identifier et refactoriser les anti-motifs et améliorer la lisibilité du code.
• Générer et maintenir automatiquement des commentaires en ligne, des fichiers README et la documentation API.
• Intégrer les informations issues des LLM dans les workflows CI/CD et de revue existants.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

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 formateur, à Bruges, 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.

LangGraph est un cadre de travail pour créer des applications LLM structurées sous forme de graphes, offrant la planification, la bifurcation, l’utilisation d’outils, la mémoire et un exécution contrôlable.

Ce cours en présentiel (en ligne ou sur site) est destiné aux développeurs débutants, ingénieurs en prompt et professionnels des données souhaitant concevoir et mettre en place des workflows LLM multi-étapes fiables à l’aide de LangGraph.

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.
• Construire des chaînes d’invocations capables de se bifurquer, d’appeler des outils et de maintenir la mémoire.
• Intégrer le processus de retrieval et des API externes dans des workflows structurés en graphe.
• Tester, déboguer et évaluer des applications LangGraph pour garantir fiabilité et sécurité.

Format du cours

• Conférence interactive et discussions guidées.
• Labos guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
• Exercices basés sur des scénarios de conception, tests et évaluation.

Options de personnalisation du cours

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

Cette formation en présentiel ou en ligne, encadrée par un formateur, s'adresse aux développeurs débutants et intermédiaires souhaitant utiliser les grands modèles linguistiques pour diverses tâches de langage naturel.

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

• Mettre en place un environnement de développement incluant un LLM populaire.
• Créer un LLM de base et l'ajuster finement sur un ensemble de données personnalisé.
• Utiliser les LLM pour différentes tâches de langage naturel telles que le résumé de texte, la réponse aux questions, la génération de texte, et plus encore.
• Débugger et évaluer les LLM à l'aide d'outils tels que TensorBoard, PyTorch Lightning et Hugging Face Datasets.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est animée par un formateur et s'adresse aux ingénieurs et architectes de niveau intermédiaire souhaitant utiliser Tencent Hunyuan pour déployer des modèles volumineux et MoE avec une latence réduite, un débit plus élevé et un meilleur contrôle des coûts.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables d'expliquer les patterns de déploiement en production de Hunyuan, d'optimiser les performances d'inférence, de mettre en œuvre des stratégies de groupement par lots et de quantification, et de planifier des opérations de service évolutives.

Cette formation en présentiel ou en ligne dispensée par un formateur, disponible en Bruges, s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux équipes produit techniques et aux praticiens de l'IA souhaitant utiliser les modèles Hunyuan pour créer des applications multimodales destinées à la génération et à la restitution d'images, de modèles 3D et de vidéos.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de : concevoir des flux de travail basés sur des prompts, générer et examiner des actifs multimodaux, diffuser les sorties via des applications ou des API, et connecter les capacités de Hunyuan aux piles de produits des entreprises.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Bruges (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'IA de niveau débutant, intermédiaire ou avancé qui souhaitent utiliser le MCP pour connecter des assistants IA à des outils externes, des données et des services d'entreprise.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables d'expliquer les concepts du MCP, d'identifier les composants clés de l'architecture, de configurer une intégration de base et d'appliquer les bonnes pratiques de sécurité.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Bruges (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux architectes enterprise de niveau intermédiaire souhaitant utiliser le Modèle Contextuel de Protocole pour concevoir des plateformes d'intégration d'agents sécurisées, évolutives et gouvernables dans des environnements enterprise.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables d'expliquer l'architecture MCP et les modèles enterprise, de concevoir des plateformes d'intégration sécurisées, d'appliquer la gouvernance et les contrôles d'accès, et d'évaluer les options de déploiement et de mise à l'échelle.

Cette formation en direct animée par un formateur à Bruges (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, architectes et ingénieurs de plateforme de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser le protocole MCP pour construire des serveurs et clients fiables pour le déploiement et l'exploitation en entreprise.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables d'expliquer l'architecture MCP en pratique, de construire des intégrations prêtes pour la production, de déployer et d'observer les services MCP, et d'appliquer des modèles de gestion de versions, de résilience et de support.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Bruges (en ligne ou sur site) s'adresse aux responsables IT de niveau intermédiaire, aux professionnels de la conformité, aux équipes de sécurité et aux architectes d'entreprise qui souhaitent appliquer les principes de l'IA souveraine et les pratiques de gouvernance pour concevoir des environnements d'IA protégeant les données sensibles, répondant aux exigences de localisation et réduisant la dépendance aux fournisseurs.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure d'expliquer les concepts de l'IA souveraine, d'évaluer les options d'hébergement et de gouvernance, de définir des contrôles pour les invites et les journaux, et de créer une feuille de route d'adoption pratique.