Formation Avancée

IT for IT : IA Générative

Accompagner les équipes IT dans la montée en compétence sur l'IA Générative, de la compréhension des technologies à l'industrialisation d'un cas d'usage.

🎯 Objectifs de la formation

Cette formation permet à vos équipes de :

👉 Comprendre le fonctionnement de l'IA générative.
👉 Savoir comment l'intégrer dans le SI.
👉 Être capables de délivrer un cas d'usage de bout en bout.

🧩 Contenu de la formation

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Fondamentaux techniques & concepts clés

Comprendre les modèles génératifs : LLM, familles de modèles (GPT, Llama, Mistral...).

Composants technologiques : Embeddings, Vectorisation, RAG, Fine-tuning, Agents, LLMOps.

Concepts structurants : Hallucinations, Détoxification, Évaluation, Optimisation des coûts.

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Architectures types de solutions IA Générative

Système RAG : Pipeline d'ingestion, base vectorielle, orchestration.

Agent IA d'entreprise : Description des outils, gestion multi-agents, intégration API.

LLM privé/on-premise : Modèles open source, infra GPU, sécurité.

Intégration SI : Front-end, traitement asynchrone, monitoring.

✔ Chaque architecture inclut schémas, bonnes pratiques et pièges à éviter.

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Du POC à l’industrialisation : méthode & points d’attention

Cadrage : Définition du besoin, ROI, faisabilité, risques.

Prototypage (POC) : Sélection de modèle, RAG minimal, définition des KPI.

Industrialisation : Gouvernance, intégration SI, monitoring, scalabilité, sécurité.

Points d’attention critiques : Hallucinations, données sensibles, coûts, versioning.

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Cas d’usage en groupe : construire une solution de bout en bout

Objectif pédagogique : Mettre les participants en situation réelle pour cadrer, concevoir, prototyper et pitcher un cas d’usage.

Exemple de cas : "Assistant de support interne pour les équipes IT" capable de répondre aux questions sur les incidents, procédures, architecture, etc.

Travail en sous-groupes : Cadrage, architecture, sélection de modèle, sécurité, budgetisation, plan d'industrialisation et pitch final.