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Data & intelligence artificielle
Des parcours pour développer vos compétences en data & ia, du premier besoin à la mise en pratique.
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IA générative en entreprise : cadrer et décider
Capacités réelles et limites, cas d’usage rentables, coûts, risques juridiques et grille de décision.
Voir le programme détailléConstruire un système RAG en production
Ingestion, découpage, vectorisation, recherche hybride, évaluation, coût par requête et supervision.
Voir le programme détailléDévelopper un SaaS intégrant l’IA
Services et hébergement d’IA, RAG, appel d’outils, MCP, agents, SDK, maîtrise des coûts, souveraineté et mise en production.
Voir le programme détailléIngénierie de données avec Python et SQL
Pipelines, modélisation, tests de qualité, orchestration et documentation automatisée.
Voir le programme détailléMigrer une base de données MySQL vers PostgreSQL
Audit de la base, différences entre SGBD, adaptation du schéma et du SQL, migration contrôlée, performances et plan de bascule.
Voir le programme détailléIoT et mesures numériques : collecter et exploiter les données
Capteur de mesure, dimensionnement du stockage, échanges gRPC entre serveurs et architecture d’exploitation des données.
Voir le programme détailléMLOps : industrialiser un modèle
Suivi d’expériences, registre de modèles, déploiement, détection de dérive et réentraînement.
Voir le programme détailléAI Act et RGPD appliqués aux projets IA
Classification des risques, documentation obligatoire, analyse d’impact et gouvernance des données.
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À découvrir dans d’autres domaines.
Ces formations relèvent d’un autre domaine, mais traitent aussi de ce sujet.
Des compétences à mettre en pratique.
- Construire un pipeline de données fiable et supervisé
- Concevoir une architecture RAG et en mesurer la qualité de réponse
- Évaluer un système à base de LLM : jeux de test, métriques, régressions
- Maîtriser le coût par requête et la latence en production
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