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.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage, dans la limite des places disponibles.
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
Modalités pédagogiques
- En présentiel à Paris ou à distance ou en classe virtuelle, aux mêmes horaires et avec le même formateur.
- Apports théoriques courts puis ateliers pratiques sur des jeux de données réels, corrigés en direct.
- Formateur praticien de la data en entreprise, groupe limité à 8 participants.
- Supports de cours, jeux de données et corrigés remis à chaque participant.
- Émargement à chaque demi-journée, en salle comme à distance, et certificat de réalisation en fin de formation.
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
scikit-learn
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.
Informations pratiques
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance
- Formation non certifiante.
- Une attestation de formation est remise à l'issue de la formation.
Inscription
- Inscription en ligne ou au 01.72.25.40.82.
- Vérification de vos objectifs et des prérequis, puis convention (entreprise) ou contrat (particulier).
- Convocation envoyée avant le démarrage.
- Inter : inscription jusqu'à la veille de la session, dans la limite des places.
- Intra : mise en place sous 3 semaines.
- OPCO : demande à déposer avant le début de la formation.
Accessibilité
- Formation accessible aux personnes en situation de handicap, en présentiel comme à distance.
- Adaptations étudiées avant l'inscription avec notre référent handicap : accessibilité de nos formations.
Une formation finançable
Selon votre situation, cette formation peut être prise en charge par un financeur. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier et vous fournit devis, programme et convention.
Salarié : Plan de développement des compétences de votre entreprise, avec prise en charge possible par votre OPCO.
Indépendant, dirigeant, profession libérale : Fonds d'assurance formation de votre activité (AGEFICE, FIF PL, FAFCEA…).
Demandeur d'emploi : Aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail, sur accord de votre conseiller.
Financement personnel : Paiement en plusieurs fois possible.
CPF : Nos formations ne sont pas certifiantes : elles ne sont pas éligibles au Compte personnel de formation.
Avis sur la formation
Comment cette note est calculée. Moyenne des notes globales attribuées par les participants de l'ensemble de nos formations dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,8 / 5, sessions inter et intra confondues. Tous nos indicateurs de résultats et leur méthode →
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 ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
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.