À l'issue de cette formation, le participant comprend le fonctionnement des grands modèles de langage (LLM), leurs capacités et leurs limites, et est capable d'identifier et d'évaluer des cas d'usage professionnels pertinents.
Comprendre le fonctionnement des grands modèles de langage (LLM) et apprendre à les exploiter concrètement dans des cas d’usage professionnels.
À l'issue de cette formation, le participant comprend le fonctionnement des grands modèles de langage (LLM), leurs capacités et leurs limites, et est capable d'identifier et d'évaluer des cas d'usage professionnels pertinents.
Sur mesure
1 jour
A définir
A définir
Présentiel

ARCHITECTURE ET FONCTIONNEMENT DES LLM
PANORAMA DES MODÈLES ET CAPACITÉS
CAS D'USAGE ET INTÉGRATION
PROJET ET ÉVALUATION FINALE
Identifier les grandes familles
d'IA : vision, NLP, recommandation,
prédiction
Analyser des cas d'usage IA
concrets dans différents secteurs
d'activité
Évaluer la maturité IA d'une
organisation et identifier les
prérequis
Appréhender les enjeux
éthiques, réglementaires
et sociaux de l'IA
Initier une réflexion sur
l'intégration de l'IA dans son
contexte professionnel
Apprentissage progressif de l’architecture des LLM vers leurs usages avancés
→ compréhension des Transformer avant l’exploitation en cas d’usage
Mise en pratique immédiate des concepts (tokens, attention, fine-tuning, API…)
→ expérimentation directe via comparaisons et prototypes
Approche orientée cas d’usage métier et intégration applicative
→ création de solutions concrètes à partir de besoins professionnels réels
Analyse des limites, coûts et performances des modèles
→ prise en compte des contraintes réelles (hallucinations, contexte, budget)
Montée en compétence jusqu’à la réalisation d’un prototype exploitable
→ passage de la compréhension à une application LLM fonctionnelle
Public cible
Profils IT et métiers souhaitant comprendre le fonctionnement technique des LLMs et leurs cas d'usage
Lieu : à définir ensemble
Dates : à définir ensemble
Formation pratique
Manipulation et comparaison
de différents modèles
Présentation et échange
collectif des résultats
Évaluation via un prototype
d’application LLM