Formation Créer une application web avec IA intégrée : Guide pratique

Programme de la formation
Créer une application web avec IA intégrée : Guide pratique

• Introduction à l'IA et son Écosystème

  - Définition et histoire de l'IA (IA faible, forte, générative)
  - Application des différents types d'IA
  - Cadre éthique et réglementaire de l'IA (RGPD, IA Act)

• Fondamentaux du Machine Learning pour l'IA Générative

  - Comprendre les principes du Machine Learning
  - Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
  - Données d'entraînement, validation et test

• Les Modèles de Langage (LLM) et leur Utilisation

  - Architecture des LLM (Transformer, BERT, GPT)
  - Prompt Engineering : techniques avancées
  - Fine-tuning et adaptation de modèles existants

• Intégration d'IA Générative via des API

  - Découverte des API d'IA (OpenAI, Hugging Face, etc.)
  - Authentification et gestion des requêtes API
  - Cas pratiques d'intégration dans une application web ou mobile

• Conception d'Applications Basées sur l'IA

  - Analyse des besoins et spécifications fonctionnelles
  - Choix de l'architecture et des services IA
  - Conception UX/UI pour applications IA

• Développement Backend pour l'IA

  - Choix du langage et du framework (Python, Node.js)
  - Gestion des requêtes asynchrones et des performances
  - Sécurité des API et des données

• Création et Gestion des Agents Intelligents

  - Définition et typologies d'agents IA (assistants virtuels, bots)
  - Conception d'un workflow d'agent
  - Outils et plateformes de développement d'agents

• Conception et Déploiement des Assistants Virtuels

  - Développement d'assistants conversationnels (Chatbot, Voicebot)
  - Intégration sur différentes plateformes (web, mobile, messagerie)
  - Mesure de la performance et amélioration continue

• Évaluation et Optimisation des Modèles d'IA

  - Métriques d'évaluation des performances (précision, rappel, F1-score)
  - Identification et correction des biais
  - Techniques d'optimisation des modèles

• Déploiement et Mise à l'Échelle d'Applications IA

  - Choix des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP)
  - Conteneurisation (Docker) et orchestration (Kubernetes)
  - Surveillance et maintenance des applications IA

• Aspects Légaux et Éthiques de l'IA
• Stratégie d'Intégration d'IA et Veille Technologique

  - Opportunités business de l'IA générative
  - Surveillance des innovations et tendances technologiques
  - Cas d'études et retours d'expérience