Formation - Mettre en oeuvre l’ingénierie de l’IA générative avec Azure Databricks

1 - Prise en main des modèles de langage avec Azure Databricks

• Comprendre les fondamentaux de l’IA générative et des LLM
• Identifier les composants clés d’une application basée sur des modèles de langage
• Utiliser les LLM pour des cas d’usage NLP (résumé, classification, génération)
Atelier

Exploration et manipulation de modèles de langage sur Azure Databricks

2 - Implémentation du RAG (Retrieval Augmented Generation)

• Comprendre les principes du RAG et ses cas d’usage en entreprise
• Intégrer des sources de données externes dans les réponses des modèles
• Construire des applications IA fiables et contextualisées
Atelier

Mise en oeuvre d’un pipeline RAG avec Azure Databricks

3 - Raisonnement multi-étapes et architectures avancées

• Comprendre le raisonnement multi-étapes pour résoudre des problématiques complexes
• Orchestrer des workflows IA avec des frameworks modernes
Atelier

Création d’un pipeline IA multi-étapes

4 - Fine-tuning des modèles de langage

• Adapter les modèles LLM à des cas d’usage spécifiques
• Optimiser les performances sans entraîner un modèle from scratch
Atelier

Fine-tuning d’un modèle sur Azure Databricks

5 - Évaluation des modèles IA

• Mettre en place des métriques d’évaluation des LLM
• Identifier les biais et améliorer la qualité des résultats
Atelier

Évaluation automatisée des performances d’un modèle

6 - IA responsable et sécurisée

• Comprendre les principes d’IA responsable
• Identifier et atténuer les risques liés aux modèles génératifs
Atelier

Analyse des risques et mise en place de bonnes pratiques

7 - Industrialisation avec LLMOps

• Comprendre les concepts de LLMOps (gestion du cycle de vie des LLM)
• Déployer et superviser des modèles en production
• Gérer les modèles avec MLflow et Azure Databricks
Atelier

Déploiement d’un modèle IA en environnement de production