1 – Introduction à l’IA Générative

Concepts Fondamentaux de l’IA Générative

• Définition et principes de fonctionnement
• Historique et évolution
• Comparaison avec d’autres types d’IA

2 – Architectures des grands modèles de langage (LLM)

Introduction aux LLM

• Présentation des grands modèles de langage comme GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• Applications des LLM dans divers secteurs (chatbots, assistants virtuels, etc.)

Structure et Fonctionnement des LLM

• Architecture des transformeurs
• Mécanismes d’attention (self-attention, attention multi-têtes)
• Processus de pré-entraînement et de fine-tuning
• Modèles de fondation

Implémentation des LLM

• Utilisation de frameworks comme TensorFlow et PyTorch
• Entraînement de LLM
• Optimisation des hyperparamètres

Chain Framework

• Présentation de LangChain (et concurrents) pour le développement d’applications de chaînes de langage
• Utilisation de LangChain pour intégrer et orchestrer plusieurs LLM
• Exemples d’applications pratiques avec LangChain
• Autres alternatives

3 – Architectures des Generative Adversarial Networks (GAN)

• Introduction aux GAN
• Principe des réseaux antagonistes génératifs
• Types de GAN (DCGAN, CycleGAN, StyleGAN)
• Implémentation des GAN
• Développement d’un GAN simple
• Entraînement et ajustement des modèles

4 – Développement d’Agents et Outils Associés

Développement d’Agents Basés sur l’IA

• Introduction aux agents conversationnels et intelligents
• Frameworks pour le développement d’agents (LangChain, OpenAI API)
• Cas d’utilisation des agents dans différents domaines

Fine-Tuning et RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Techniques de fine-tuning pour adapter les modèles à des tâches spécifiques
• Merging de LLM
• Exemples pratiques de Finetuning dans des applications réelles
• Introduction au RAG pour améliorer la génération de contenu en utilisant des bases de données externes
• Exemples pratiques de RAG dans des applications réelles

5 – Déploiement et Scalabilité des Modèles d’IA Générative

Outils et Frameworks pour le Déploiement

• Introduction aux plateformes cloud (AWS, Google Cloud, Azure)
• Utilisation de frameworks tels que TensorFlow Serving, ONNX

Architectures Cloud Populaires et Outils

• Présentation des architectures cloud les plus utilisées
• Introduction à AWS Bedrock pour le déploiement de modèles d’IA
• Cas d’utilisation et avantages des solutions cloud pour l’IA générative

Stratégies de Déploiement

• Déploiement en production des modèles génératifs
• Gestion de la scalabilité et optimisation des performances
• Techniques de conteneurisation (Docker, Kubernetes)

6 – Sécurité, Éthique et Régulation

Sécurité et Confidentialité

• Problématiques de sécurité dans l’IA générative
• Techniques pour assurer la confidentialité des données

Éthique de l’IA Générative

• Gestion des biais et équité des modèles
• Implications éthiques et sociales de l’IA générative

Régulations et Législations

• Cadres légaux et régulations en vigueur
• Conformité et meilleures pratiques

7 – Perspectives Futures et Innovations

Tendances Actuelles et Futures

• Innovations récentes dans l’IA générative
• Applications émergentes et nouveaux défis

8 – Construire son Équipe autour de l’IA Générative

Bien choisir ses talents

• Identification des compétences nécessaires : Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer, etc.
• Rôles et responsabilités au sein d’une équipe dédiée à l’IA Générative
• Stratégies pour attirer et retenir les talents spécialisés en IA Générative

9 – Études de Cas et Projets Pratiques

Études de Cas Réels

• Analyse de projets réels utilisant des modèles génératifs
• Impact sur les entreprises et les industries
• Optimisation et déploiement de modèles en environnement simulé

Ce programme a été mis à jour le 10 juillet 2024.