Formation IA générative Data : Modèles, applications, enjeux

Pourquoi se former à ia générative pour la data

un data scientist ou un architecte data doit explorer de nouveaux leviers pour la valorisation des informations. cette formation vous permet d'intégrer des modèles d'ia générative pour créer des jeux de données synthétiques, augmenter des bases existantes, ou générer des rapports automatisés. vous pourrez ainsi optimiser l'analyse et la monétisation de vos données.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

Distinguer les différents types de modèles d'IA générative applicables aux données (LLM, GAN, VAE)
Identifier les cas d'usage pertinents de l'IA générative pour l'analyse et la valorisation des données
Évaluer les performances et les limites des modèles génératifs dans un contexte data spécifique
Mettre en œuvre des techniques de prompt engineering et de fine-tuning pour optimiser les résultats
Aborder les enjeux éthiques, de sécurité et de conformité liés à l'utilisation de l'IA générative sur des données d'entreprise

Public concerné

Data Scientists et Data Analysts
Architectes Data et BI
Chefs de projet BI et Data
Responsables de l'innovation et de la transformation digitale
Toute personne impliquée dans la stratégie et l'exploitation des données

Programme type

Introduction à l'IA générative et ses architectures

Principes fondamentaux de l'IA générative et historique
Présentation des LLM, GAN, VAE et leurs spécificités pour la data
Panorama des outils et plateformes clés (open source et propriétaires)

Applications de l'IA générative dans l'écosystème Data

Génération de données synthétiques et augmentation de datasets
Synthèse et résumé automatisé de rapports ou documents
Création de code SQL ou de requêtes complexes à partir de langage naturel
Analyse de sentiments, classification de textes et extraction d'informations

Mise en œuvre et optimisation des modèles

Principes du prompt engineering et techniques avancées
Introduction au fine-tuning et à l'adaptation des modèles existants
Évaluation de la qualité et de la pertinence des données générées
Intégration avec les pipelines et outils BI/Data existants

Gouvernance, éthique et sécurité de l'IA générative

Enjeux de biais, de robustesse et de transparence des modèles
Considérations éthiques et conformité RGPD pour les données générées
Stratégies de sécurité des données et des modèles
Définition d'une feuille de route pour le déploiement en entreprise

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Prérequis

Connaissances de base en statistiques et en traitement de données
Familiarité avec les concepts de machine learning ou de data science
Maîtrise d'un langage de programmation (Python) est un plus

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 400 € à 2 500 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: Cette formation peut ouvrir droit à une certification professionnelle reconnue et est éligible à divers dispositifs de financement de la formation professionnelle continue (OPCO, CPF sous certaines conditions).
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›cette formation est-elle adaptée aux débutants en IA ?

non, des notions fondamentales en machine learning et une expérience en programmation python sont requises. des connaissances en statistiques et en traitement de données sont également nécessaires pour suivre le rythme des ateliers pratiques.

›quels outils seront utilisés pendant la formation ?

vous utiliserez des environnements de développement comme jupyter notebooks, et des bibliothèques python telles que tensorflow, pytorch, et hugging face transformers. des plateformes cloud pourront aussi être exploitées pour les exercices pratiques.

›comment cette formation se distingue-t-elle des autres sur l'IA générative ?

elle se concentre spécifiquement sur les applications de l'ia générative aux données. les méthodes de prompt engineering et de fine-tuning y sont abordées avec des cas d'usage concrets liés à l'analyse et la production de données.

›les enjeux éthiques et de sécurité seront-ils abordés en profondeur ?

oui, une partie du programme est dédiée aux considérations éthiques et aux risques de biais des modèles génératifs. vous étudierez les meilleures pratiques pour garantir la confidentialité et la sécurité des données générées.

Comment on sélectionne les organismes ia générative pour la data

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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réponse sous 48h ouvrées
partenaires Qualiopi uniquement
aide au montage du dossier OPCO
service gratuit pour l'entreprise

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