Formation exploiter des modèles d’IA préexistants dans des projets data
Exploitez les modèles d'IA préexistants dans vos projets : Hugging Face, APIs et intégration de modèles sur étagère.
Prochaines sessions en cours de programmation
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La formation exploiter des modèles d’IA préexistants vous apprend en 2 jours à intégrer des modèles existants plutôt que de tout réinventer. Vous comprenez les différentes familles de modèles d’IA disponibles (vision, langage, audio, multimodaux) et identifiez les cas d’usage adaptés à l’exploitation de modèles préexistants. Vous découvrez l’écosystème Hugging Face, les principales APIs commerciales (OpenAI, Anthropic, Mistral, Google), et apprenez à intégrer des modèles d’IA dans un projet data. Vous évaluez la qualité, les limites et les biais des modèles utilisés, puis exploitez les résultats de manière fiable et responsable. La formation aborde aussi les questions de coût, de performance et de souveraineté. Idéale pour data scientists et développeurs cherchant à accélérer leurs projets IA.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les différentes familles de modèles d'IA existants
- Identifier des cas d'usage adaptés à l'exploitation de modèles préexistants
- Intégrer des modèles d'IA dans un projet data
- Évaluer la qualité, les limites et les biais des modèles utilisés
- Exploiter les résultats de manière fiable et responsable
2 jours, 14 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Panorama des modèles d'IA et intégration technique
• Rappels sur l’IA, le machine learning et le deep learning
• Modèles statistiques, ML et modèles préentraînés
• Cas d’usage métiers et data, critères de choix d’un modèle existant
• Bibliothèques Python : transformers, PyTorch, Hugging Face
• Appels à des API de services d’IA générative (OpenAI, etc.)
• Intégration des modèles dans des pipelines data
2 Qualité, évaluation et exploitation responsable
• Gestion des performances et des coûts
• Mesure de la performance des modèles
• Analyse des biais et des limites, validation des résultats
• Bonnes pratiques de tests et de contrôle
• Exploitation des résultats dans des outils métiers
• Documentation, traçabilité, surveillance et maintenance des modèles
Profils et prérequis
Profils concernés
- Data scientist intégrant des modèles existants
- Développeur souhaitant ajouter des fonctionnalités IA à ses produits
- Chef de projet data cadrant des solutions à base d'IA
Prérequis
- Bonne maîtrise de Python
- Notions de base en machine learning
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Mini-projets guidés Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Une formation finançable
Cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier.
OPCO — Prise en charge par votre opérateur de compétences au titre du plan de développement des compétences de votre entreprise.
Plan de développement — Inscription dans le plan de formation de votre entreprise, en direct avec votre service RH ou formation.
Financement personnel — Tarifs adaptés pour les indépendants et auto-entrepreneurs, paiement en plusieurs fois possible.
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 2 jours (14 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 8 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Bonne maîtrise de Python; Notions de base en machine learning.
Quelle différence avec une formation de machine learning classique ?
Cette formation se concentre sur l'exploitation de modèles déjà entraînés (Hugging Face, API) plutôt que sur la construction de modèles à partir de zéro, pour accélérer vos projets.
Comment évalue-t-on la qualité d'un modèle existant ?
La formation aborde la mesure de performance, l'analyse des biais et des limites, la validation des résultats et les bonnes pratiques de tests et de contrôle.
Prêt à monter en compétences ?
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Cette formation vous apprend en 2 jours à exploiter des modèles d’IA préexistants plutôt que de tout réinventer. Vous découvrez l’écosystème Hugging Face, les principales APIs commerciales, et les techniques pour intégrer des modèles de vision, langage ou audio dans vos projets data. La formation aborde aussi le fine-tuning léger, le choix entre open source et solutions cloud, et les questions de coût et de performance. Idéale pour data scientists et développeurs cherchant à accélérer leurs projets IA.