Formation Intégrer des modèles et services IA en entreprise
Maîtrisez l'intégration de modèles et services d'intelligence artificielle. Apprenez les étapes clés pour déployer efficacement l'IA et innover. Développez des compétences pratiques en IA. Transformez votre approche technologique.
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
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
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
Monitoring et maintenance des modèles IA
—Mettre en place des métriques de performance pour évaluer les modèles IA
—Développer des processus de retrain des modèles basés sur les nouvelles données
—Implémenter des alertes pour détecter des dérives dans les performances des modèles
—Établir une documentation pour les procédures de maintenance des modèles IA
—Analyser régulièrement les feedbacks utilisateurs pour améliorer les services IA
12
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
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques fondamentaux de cette formation est de déployer et d'intégrer des modèles d'intelligence artificielle en production. Cela représente un enjeu crucial pour les professionnels souhaitant améliorer leur efficacité opérationnelle. En apprenant à appliquer concrètement ces modèles, les participants acquerront les compétences nécessaires pour transformer des concepts théoriques en solutions pratiques au sein de leur entreprise.
Un défi fréquent auquel se heurtent les apprenants est la difficulté à manipuler et préparer des jeux de données adaptés à l'intelligence artificielle. Ce processus est souvent sous-estimé, mais il est essentiel pour garantir des résultats pertinents. En abordant ce sujet de manière approfondie, cette formation vise à lever les ambiguïtés et à fournir des outils concrets pour surmonter cet obstacle.
Ce qui distingue notre programme des autres approches est notre focalisation sur l'intégration des services d'IA Cloud tels qu'AWS, Azure et GCP. En combinant des connaissances théoriques avec des applications pratiques et des études de cas réels, les participants sont en mesure de naviguer efficacement dans l'écosystème technologique actuel. Cette approche pragmatique leur permet de se familiariser avec des outils de pointe et d'acquérir une vision globale indispensable pour réussir dans le domaine de l'IA.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de vous préparer en amont en identifiant des projets ou des cas d'utilisation dans votre entreprise où l'intelligence artificielle pourrait apporter une valeur ajoutée. En partageant ces idées durant les sessions, vous bénéficierez de l'éclairage et des retours d'expérience de vos formateurs et de vos pairs, enrichissant ainsi votre apprentissage et votre mise en pratique future. Soyez proactif et ouvert, et vous verrez votre compréhension de l'IA se transformer en compétences tangibles et applicables.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle, big data
🎯
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.
Compétences acquises
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.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs & Ingénieurs Logiciel
Chefs de Projet Technique
Architectes Solutions IT
Consultants en Technologie
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. La formation est conçue pour les professionnels souhaitant améliorer leurs compétences en IA et en intelligence artificielle.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers les activités pratiques et les devoirs
Quiz et tests pour évaluer vos connaissances
Projet final pour mettre en pratique vos compétences en IA
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO 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.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« 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. »
Questions fréquentes
- Connaissances fondamentales en programmation (Python un plus).
- Compréhension des concepts de base des API et des services web.
- Familiarité avec les environnements Cloud (AWS, Azure, GCP est un plus).
- Un ordinateur avec accès internet stable.
- Un navigateur web moderne (Chrome, Firefox, Edge).
- Un compte sur au moins une plateforme Cloud majeure (AWS, Azure ou GCP) est recommandé pour les exercices pratiques.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
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.
Les principaux enjeux éthiques liés à l'intelligence artificielle comprennent la confidentialité des données, la transparence des algorithmes et la responsabilité en cas d'erreurs ou de préjudices causés par l'IA.
Vous pouvez intégrer l'intelligence artificielle dans votre processus métier en identifiant les tâches qui peuvent être automatisées, en collectant et en préparant des données de qualité, et en sélectionnant les bons outils et modèles d'IA pour répondre à vos besoins spécifiques.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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