Séminaire Full IA / LLM Bootcamp
- Prix
- Durée
- Nombre d'heures
Nos sessions sont garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure).
Description du Séminaire Full IA / LLM Bootcamp
Full IA / LLM Bootcamp « au vert » : une journée intensive pour DSI, responsables innovation/produit, Data/AI leads et métiers visant à accélérer l’adoption de l’IA générative. Au programme : cas d’usage prioritaires, architecture LLM (RAG/fine-tuning), gouvernance & RGPD, prompt engineering, évaluation de la qualité, et feuille de route 30/60/90 jours. En immersion nature, l’équipe décide vite, prototype, et repart avec des livrables activables dès J+1.
Format
Présentiel (séminaires hôteliers).
Il est possible de réaliser la formation sur votre site et de personnaliser le contenu de la formation afin de répondre aux besoins de votre projet professionnel.
BON A SAVOIR
- Cadre “au vert” : concentration, créativité, décisions rapides.
- Entretien en amont pour adapter cas d’usage, données et livrables.
- Livrables : use-case canvas, ébauche d’architecture (RAG/fine-tuning), pack de prompts, grille d’évaluation, roadmap 30/60/90.
objectifs du Séminaire Full IA / LLM Bootcamp
A l’issue de la formation le participant sera capable de :
- Identifier 2–3 cas d’usage IA/LLM à forte valeur business.
- Choisir l’approche technique (RAG vs. fine-tuning), la stack et les connecteurs.
- Définir les garde-fous (sécurité, conformité, RGPD, observabilité).
- Formaliser un plan 30/60/90 avec KPI, jalons, et responsabilités (RACI).
Prérequis du Séminaire Full IA / LLM Bootcamp
- 1 à 3 problématiques métier concrètes.
- Données ou corpus disponibles (même partiels) et contraintes connues (sécurité, budget).
- 4–12 participants dont au moins 1 décideur.
Public
- DSI, responsables innovation/produit, Data/AI leads, architectes, owners métiers (relation client, support, marketing, opérations).
- Organisations souhaitant industrialiser rapidement des POC IA/LLM.
programme détaillé du Séminaire Full IA / LLM Bootcamp
Cadrage et cas d’usage (matin)
- Objectifs métier (gain de temps, qualité, coûts, satisfaction)
- Cartographie des cas d’usage IA/LLM (service client, support interne, marketing, opérations)
- Priorisation valeur/effort/risque et sélection de 2–3 cas prioritaires
- Livrable : use-case canvas par cas retenu
Options techniques : RAG vs. fine-tuning (matin)
- Choix d’architecture : RAG (retrieval), fine-tuning, hybrides
- Sources et connecteurs : fichiers, bases, SaaS, intranet, M365, CRM
- Stack de référence : embeddings, vecteurs, orchestrateurs, outils d’évaluation
- Livrable : ébauche d’architecture technique par cas
Gouvernance, sécurité et RGPD (fin de matinée)
- Politiques d’usage et cadre de sécurité (accès, secrets, traçabilité)
- Conformité : minimisation des données, journalisation, rétention
- Observabilité et risques : hallucinations, biais, fuites, quotas/coûts
- Livrable : garde-fous et critères de conformité
Prompt engineering et évaluation (après-midi)
- Gabarits de prompts (rôle, contexte, contraintes, format de sortie)
- Techniques : chain of thought contrôlée, réécriture, out-of-context checks
- Grille d’évaluation : factualité, utilité, stabilité, sécurité
- Livrable : pack de prompts + grille d’évaluation
Architecture cible et plan d’implémentation (après-midi)
- Diagramme cible : flux, sécurité, coûts, MLOps/LLMOps
- Choix des modèles & fournisseurs (ou hébergement privé)
- Planning POC → pilote → mise en prod, dépendances & risques
- Livrable : architecture cible par cas
Roadmap 30/60/90 et engagements (fin d’après-midi)
- Backlog priorisé (actions, owners, jalons, budgets)
- KPI : adoption, temps gagné, coût par requête, qualité perçue
- Rituels & comités : cadences de suivi, critères de go/no-go
- Livrable : feuille de route 30/60/90 prête à exécution
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