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Intélligence Artificielle
Formation Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine Learning
Découvrez comment concevoir et gérer des architectures de données performantes pour l'intelligence artificielle et le machine learning. Cette formation vous permettra de structurer vos données pour des performances optimales et de comprendre les enjeux du parcours client. Vous serez en mesure de concevoir des architectures de données évolutives et d'optimiser vos stratégies pour répondre aux besoins de votre entreprise.
Réponse sous 24h ouvrées
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Concevoir des architectures de données IA/ML évolutives pour répondre aux besoins de votre entreprise
- Gérer l'ingestion et le traitement de Big Data pour l'IA et le machine learning
- Implémenter des MLOps et la gouvernance des données pour garantir la qualité et la sécurité des données
- Optimiser les architectures de données Cloud pour l'IA et le machine learning
01.Introduction aux architectures de données pour l'IA/ML
- —Définition et importance de l'architecture de données en IA/ML
- —Différence entre architectures de données classiques et pour l'IA/ML
- —Le rôle des données dans le cycle de vie du Machine Learning
- —Évolution et tendances des architectures de données IA
02.Fondamentaux des données pour l'IA
- —Types de données (structurées, non structurées, semi-structurées)
- —Formats de données courants (CSV, JSON, Parquet, Avro)
- —Qualité des données, nettoyage et pré-processing
- —Métadonnées et gestion du lignage des données
03.Stockage de données pour l'IA
- —Bases de données relationnelles (SQL) vs. NoSQL
- —Data Lakes : principes, avantages et cas d'usage
- —Data Warehouses : rôle et intégration avec les Data Lakes
- —Stockage objet (S3, ADLS) et systèmes de fichiers distribués (HDFS)
04.Ingestion et intégration des données (ETL/ELT)
- —Principes d'extraction, transformation et chargement (ETL)
- —Approche ELT pour les big data et l'IA
- —Outils d'ingestion de données (Apache NiFi, Airbyte)
- —Intégration de données batch et streaming
05.Big Data et écosystème Hadoop/Spark
- —Introduction à l'écosystème Big Data
- —Apache Hadoop : HDFS, YARN
- —Apache Spark : architecture, RDD, DataFrames, Spark SQL
- —Traitement distribué des données pour l'IA
06.Architectures cloud pour l'IA
- —Présentation des services de données cloud (AWS, Azure, GCP)
- —Services de stockage cloud optimisés pour l'IA (S3, ADLS, GCS)
- —Services de calcul serverless et conteneurisés
- —Construire une architecture de données résiliente sur le cloud
07.Plateformes de Machine Learning (MLOps)
- —Introduction aux MLOps et leur importance
- —Gestion des versions de modèles et des données
- —Pipelines de MLOps : entraînement, déploiement, monitoring
- —Plateformes MLflow, Kubeflow, Sagemaker, Vertex AI
08.Streaming de données et architectures temps réel
- —Besoins et défis des données en temps réel pour l'IA
- —Technologies de streaming (Apache Kafka, Kinesis, Pub/Sub)
- —Traitement de flux (Spark Streaming, Flink)
- —Architectures Lambda et Kappa pour l'IA temps réel
09.Sécurité et gouvernance des données en IA
- —Principes de sécurité des données
- —Anonymisation, pseudonymisation et chiffrement
- —Réglementations (RGPD, CCPA) et conformité
- —Gestion des accès et des identités (IAM)
10.Conception d'architectures de données pour cas d'usage IA
- —Cas d'usage : vision par ordinateur, NLP, systèmes de recommandation
- —Conception d'architectures pour l'entraînement et l'inférence
- —Stockage de données pour données non structurées (images, texte)
- —Optimisation des performances et des coûts
11.Optimisation et évolutivité des architectures
- —Scalabilité horizontale vs. verticale
- —Partitionnement et indexation des données
- —Cache et techniques d'optimisation des requêtes
- —Monitoring et maintenance des architectures de données
12.Stratégie de données et parcours client en IA
- —Mettre la donnée au service de la stratégie business
- —Cartographie du parcours client et points de contact données
- —Impact des architectures de données sur l'expérience client
- —Élaborer une feuille de route pour une architecture IA performante
Concevoir des architectures de données IA/ML évolutives
Concevoir des architectures de données robustes, performantes et évolutives, adaptées aux besoins spécifiques des projets d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning, en sélectionnant les technologies et les modèles de stockage appropriés.
Gérer l'ingestion et le traitement Big Data pour l'IA
Maîtriser les outils et techniques d'ingestion (batch/streaming) et le traitement des grands volumes de données (Big Data) pour préparer des jeux de données de haute qualité, optimisés pour l'entraînement et l'inférence des modèles d'IA.
Implémenter des MLOps et la gouvernance des données
Mettre en œuvre des pipelines MLOps pour le cycle de vie des modèles, assurer la sécurité, la qualité et la conformité des données (RGPD), et établir des pratiques de gouvernance rigoureuses pour les architectures de données IA.
Optimiser les architectures de données Cloud pour l'IA
Exploiter les services de données et de calcul des plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) pour optimiser les performances, la scalabilité et les coûts des architectures de données dédiées à l'IA, en alignement avec les objectifs métier.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Points forts de la formation
Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine Learning — pourquoi la choisir ?
🎯
Architectures évolutives
Apprenez à concevoir des architectures de données IA/ML évolutives, adaptées aux besoins spécifiques de votre entreprise, pour un impact maximal.
🔍
Gestion du Big Data
Maîtrisez l'ingestion et le traitement de Big Data grâce aux modules sur ETL/ELT et l'écosystème Hadoop/Spark, pour optimiser vos projets IA.
🔧
MLOps et gouvernance des données
Implémentez des pratiques MLOps et de gouvernance des données pour assurer la qualité et la sécurité des données essentielles à vos modèles.
☁️
Optimisation Cloud
Découvrez comment optimiser les architectures de données Cloud spécifiquement pour l'IA et le machine learning, garantissant performance et scalabilité.
📊
Approche pratique
Bénéficiez d'une approche pratique avec des études de cas réels, vous permettant d'appliquer immédiatement les concepts appris dans votre environnement.
🤝
Networking inter-entreprises
Profitez d'un cadre inter-entreprises pour échanger des idées et des expériences avec d'autres professionnels, élargissant ainsi votre réseau.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine Learning.
Poser une questionLes outils et les technologies nécessaires seront communiqués avant le début de la formation.
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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine Learning
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine Learning. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
En savoir plus
FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
En savoir plusBesoin d'aide pour choisir votre dispositif ?
Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine Learning
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Formation Concevoir et gérer des architectures de données pour l'… au top. Court mais efficace, on ne perd pas de temps. J'ai appris plus en 2 jours qu'en plusieurs années d'autodidaxie.”
VC
Valérie C.
Chef·fe de projet digital · Entreprise de BTP
“Honnêtement, j'avais des doutes avant de m'inscrire à Concevoir et gérer des architectures de données pour l'…. Mais le niveau du formateur et la qualité des échanges m'ont convaincu dès la première demi-journée.”
TM
Thierry M.
Directeur·rice opérationnel·le · Établissement scolaire
“Très bon retour sur la formation Concevoir et gérer des architectures de données pour l'…. Les cas pratiques sont tirés de situations réelles, ce qui rend la formation immédiatement applicable. Certification Qualiopi rassurante.”
IB
Inès B.
Technicien·ne spécialisé·e · Groupe logistique
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
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Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Concevoir et gérer des architectures de données pour l'IA et le Machine Learning ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseillerExpérience en programmation (Python, R, Java). Connaissances fondamentales en bases de données SQL/NoSQL. Notions de base en Machine Learning ou IA sont un plus.
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