Formation IA Générative pour Chefs de Projet et Architectes SI

Programme de la formation
IA Générative pour Chefs de Projet et Architectes SI

• Introduction à l'IA Générative et à ses applications SI

  - Définition et principes fondamentaux de l'IAG.
  - Historique et évolution des modèles génératifs.
  - Panorama des applications concrètes en systèmes d'information.

• Comprendre les grands modèles de langage (LLM)

  - Architecture des LLM (Transformer, attention).
  - Fonctionnement du pré-entraînement et du fine-tuning.
  - Les types de LLM : GPT, LaMDA, PaLM, Llama.

• Prompt Engineering pour les professionnels SI

  - Bases d'un prompt efficace : clarté, concision, contexte.
  - Techniques avancées : Few-shot learning, Chain-of-Thought.
  - Prompts spécifiques pour la documentation, le code, l'analyse.

• IAG pour l'analyse et la conception de systèmes

  - Aide à l'expression des besoins et à la rédaction de spécifications.
  - Génération de cas d'utilisation et de scénarios.
  - Assistance à la modélisation UML/BPMN par l'IAG.

• IAG pour les développeurs : génération et optimisation de code

  - Co-génération de code avec des outils IAG (GitHub Copilot, Bard Code).
  - Débogage et identification de vulnérabilités grâce à l'IA.
  - Refactoring et optimisation de performance du code existant.

• IAG pour les tests et la qualité logicielle

  - Génération de plans de test et de jeux de données.
  - Création scriptée de tests unitaires et d'intégration.
  - Analyse des rapports de bugs pour priorisation et résolution.

• IAG pour les chefs de projet : planification et suivi
• IAG pour les architectes SI : concepts et modélisation

  - Aide à la conception d'architectures techniques et fonctionnelles.
  - Génération d'artefacts d'architecture (diagrammes, documentations).
  - Exploration de solutions technologiques via l'IAG.

• Intégration de l'IAG dans le cycle de vie SI (SDLC)

  - Stratégies d'intégration de l'IAG à chaque phase du SDLC.
  - Considérations sur les workflows CI/CD avec l'IAG.
  - Exemples de pipelines MLOps pour IAG en entreprise.

• Bonnes pratiques, éthique et sécurité de l'IAG en SI

  - Gestion des biais et de l'équité des modèles génératifs.
  - Protection des données et confidentialité avec l'IAG.
  - Réglementations et conformité (RGPD, IA Act) appliquées à l'IAG.

• Évaluation et audit des solutions IAG en production

  - Métriques d'évaluation spécifiques aux modèles génératifs.
  - Monitoring de performance et de dérive des modèles.
  - Surveillance continue et amélioration des systèmes IAG.

• Cas d'usage avancés et perspectives futures de l'IAG

  - Agents conversationnels intelligents et assistants virtuels.
  - IAG multimodale et ses applications SI.
  - Tendances émergentes et impact sur les métiers du SI.