Intelligence Artificielle, Big Data

Formation Parcours certifiant Intégrer des modèles et des services d’intelligence artificielle

Intégrer des modèles et services IA en entreprise

Découvrez comment intégrer des modèles et services d'intelligence artificielle (IA) pour innover et améliorer les processus métier. Cette formation pratique vous permettra de maîtriser les étapes clés pour déployer efficacement l'IA et transformer votre approche technologique. Vous apprendrez à développer des compétences pratiques en IA et à anticiper les enjeux éthiques.

Réponse sous 24h ouvrées

En intra la formation peut être entièrement sur mesure

Durée21h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
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  • Comprendre les fondements et les applications de l'intelligence artificielle
  • Manipuler et préparer des jeux de données pour l'IA
  • Déployer et intégrer des modèles d'intelligence artificielle en production
  • Anticiper les enjeux éthiques et maintenir les systèmes d'intelligence artificielle
01.Introduction à l'IA et ses applications concrètes
  • Définition et histoire de l'Intelligence Artificielle
  • Panorama des différents types d'IA (ML, DL, NLP, CV)
  • Cas d'usage et secteurs d'application de l'IA
02.Fondamentaux du Machine Learning et modèles clés
  • Principe du Machine Learning : entraînement, validation, test
  • Types d'apprentissage : supervisé, non-supervisé, par renforcement
  • Présentation des algorithmes classiques : régression, classification
03.Comprendre le Deep Learning et les Réseaux de Neurones
  • Introduction aux réseaux de neurones artificiels (RNA)
  • Architectures courantes : CNN pour l'image, RNN pour le séquentiel
  • Outils et frameworks populaires (TensorFlow, PyTorch)
04.Services d'IA Cloud : AWS, Azure, GCP
  • Présentation des offres IA des principaux fournisseurs cloud
  • Avantages et inconvénients des services managés
  • Exemples de services : vision, langage, prédictif
05.Préparation et gestion des données pour l'IA
  • Collecte et nettoyage des données : enjeux qualité
  • Prétraitement et transformation des données (normalisation, encodage)
  • Stratégies de séparation des jeux de données
06.Intégration de modèles pré-entraînés
  • Utilisation de modèles open source (Hugging Face, Keras Applications)
  • Transfert learning : principes et applications
  • Fine-tuning de modèles existants pour des cas spécifiques
07.Déploiement de modèles en production (MLOps)
  • Cycle de vie du Machine Learning en production
  • Conteneurisation (Docker) et orchestrateurs (Kubernetes)
  • Serveurs de modèles (TensorFlow Serving, TorchServe)
08.API Gateway et exposition des services IA
  • Conception d'API RESTful pour les modèles IA
  • Sécurisation des endpoints (authentification, autorisation)
  • Gestion des versions d'API et monitoring
09.Traitement du Langage Naturel (NLP) et Chatbots
  • Fondamentaux du NLP : tokenisation, embeddings
  • Modèles de Langage (LLM) : BERT, GPT et leurs applications
  • Intégration de services de NLP et création de chatbots simples
10.Vision par Ordinateur (Computer Vision)
  • Applications de la Computer Vision : détection, reconnaissance
  • Modèles pour l'analyse d'images et de vidéos
  • Intégration de services de Computer Vision
11.Stratégies d'innovation et éthique de l'IA
  • Identification des opportunités d'innovation avec l'IA
  • Réglementation et biais algorithmiques
  • Bonnes pratiques pour l'IA responsable et l'explicabilité

Comprendre les fondements et applications de l'IA

Maîtriser les concepts clés du Machine Learning, Deep Learning, et identifier les applications concrètes de l'IA pour définir des cas d'usage pertinents.

Manipuler et préparer des jeux de données IA

Appliquer les techniques de préparation, nettoyage et gestion des données pour entraîner et valider des modèles d'IA, assurant la qualité et la pertinence des ensembles de données.

Déployer et intégrer des modèles IA en production

Utiliser les services d'IA Cloud, conteneuriser des modèles, créer des API et superviser leur déploiement afin de rendre les applications d'IA opérationnelles.

Anticiper les enjeux éthiques et maintenir les systèmes IA

Identifier les biais potentiels, comprendre les principes d'IA responsable et mettre en œuvre le monitoring continu pour garantir la performance et la fiabilité des modèles IA.

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

Intégrer des modèles et services IA en entreprise — pourquoi la choisir ?

🎯
Compréhension des Fondamentaux

Acquérez une solide compréhension des bases de l'IA et du Machine Learning, essentielles pour tout projet technologique moderne.

🔍
Manipulation des Données

Apprenez à préparer et gérer des jeux de données, une compétence cruciale pour déployer des modèles d'IA efficaces en production.

☁️
Intégration des Services Cloud

Découvrez comment utiliser des services d'IA Cloud tels qu'AWS, Azure et GCP pour optimiser vos projets d'intelligence artificielle.

🤖
Deep Learning et Réseaux de Neurones

Plongez dans les concepts du Deep Learning et maîtrisez l'utilisation des réseaux de neurones pour des applications avancées.

⚖️
Éthique de l'IA

Anticipez les enjeux éthiques liés à l'IA, garantissant des déploiements responsables et en accord avec les normes éthiques.

🚀
Modèles Pré-entraînés

Apprenez à intégrer des modèles pré-entraînés, accélérant ainsi le développement et la mise en œuvre de solutions IA dans votre entreprise.

Thématique

Questions clés

Tout ce que vous devez savoir sur Intégrer des modèles et services IA en entreprise.

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L'intégration de l'intelligence artificielle peut améliorer l'efficacité, réduire les coûts et augmenter la productivité. Elle peut également aider à prendre des décisions éclairées et à anticiper les tendances du marché.
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Financement

Financer Intégrer des modèles et services IA en entreprise

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Intégrer des modèles et services IA en entreprise. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.

Logo OPCO – Opérateur de compétences
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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Logo du FAF – Fonds d’Assurance Formation
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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Logo France Travail
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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Compte Personnel de Formation
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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Aide régionale à la formation
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.

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Dispositif FNE Formation pour entreprises
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.

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Concrètement, sur le terrain

Intégrer des modèles et services IA en entreprise en situation

Après la formation, il a intégré un modèle de machine learning pour optimiser le traitement des données clients, augmentant ainsi l'efficacité de l'équipe.

Elle a déployé un service d'IA sur le cloud pour automatiser les réponses aux demandes courantes des utilisateurs, réduisant le temps d'attente.

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