3 à 5 jours de formation (adaptable)

Tarif : nous contacter pour un devis

Public visé

• Data analysts, data scientists, développeurs IA
• Chefs de projet IA, responsables innovation ou R&D
• Professionnels ayant déjà suivi une formation IA « les fondamentaux » ou possédant une bonne culture IA

PARCOURS
PROGRAMME

Niveau expert

De la maîtrise technique à l’impact stratégique

Vous maîtrisez déjà les bases de l’intelligence artificielle et souhaitez passer à la vitesse supérieure ? Cette formation avancée vous plonge au cœur des modèles les plus puissants, des outils de pointe et des méthodologies concrètes pour concevoir, optimiser et déployer des solutions IA à fort impact.

Pensée pour les professionnels de la data, de l’innovation et du développement, cette formation allie rigueur technique, cas d’usage réels et réflexions éthiques autour des systèmes intelligents.

Vous apprendrez à :

  • Comprendre et manipuler des modèles avancés (transformers, GAN, LLM…)

  • Exploiter l’IA générative pour créer des solutions métiers innovantes

  • Structurer un projet IA de A à Z, du besoin à la mise en production

  • Maîtriser les outils de MLOps et les bonnes pratiques de déploiement

  • Intégrer les dimensions éthiques, juridiques et sécuritaires dans vos projets IA

Avec une approche modulaire, cette formation vous permet de monter en compétence sur l’ensemble du cycle de vie d’un projet IA, tout en renforçant votre posture d’expert dans un écosystème en constante évolution.

Durée : 3 à 5 jours de formation (adaptable)

Tarif : nous contacter pour un devis

Public :

• Data analysts, data scientists, développeurs IA
• Chefs de projet IA, responsables innovation ou R&D
• Professionnels ayant déjà suivi une formation IA « les fondamentaux » ou possédant une bonne culture IA

VOTRE PARCOURS

OBJECTIFS

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :
• Comprendre les modèles d’IA avancés et leurs fonctionnements (transformers, LLM, CNN, GAN, etc.)
• Implémenter, fine-tuner et déployer des modèles sur des cas concrets
• Exploiter l’IA générative dans des contextes métiers
• Gérer un projet IA de bout en bout (besoin métier → data → modélisation → éthique → déploiement)
• Évaluer les risques, limites et dérives des systèmes intelligents complexes

MODALITÉS PÉDAGOGIQUES

Éclairages théoriques.

Exercices de mise en application.

Partages de bonnes pratiques.

Quizz.

NOTRE POLLEN

Approche expérientielle : alternance d’apports concrets, d’exercices pratiques, de mises en situation et de partages d’expérience.

Outils transférables : chaque participant repart avec des outils simples, concrets et immédiatement applicables.

Pédagogie vivante et interactive : jeux pédagogiques, intelligence collective, échanges entre pairs, dynamique de groupe stimulante.

Posture bienveillante et challengeante : un cadre sécurisant qui invite à sortir de sa zone de confort pour progresser.

Ancrage dans la réalité professionnelle : situations issues du vécu, mises en pratique sur des cas réels ou simulés.

Expertise pédagogique + posture humaine : formateur à la fois expert du sujet et facilitateur du changement.

PROGRAMME DÉTAILLÉ

MODULE

MODULE

Rappels essentiels et montée en puissance

Bref rappel des fondamentaux (types d’IA, supervision,

sur-apprentissage, pipeline IA)

Focus sur les métriques d’évaluation avancées (ROC AUC, F1,

perplexité…)

Principes de scalabilité, robustesse et explicabilité

Modèles avancés de machine learning et deep learning

    Réseaux de neurones avancés (CNN, RNN, LSTM, GRU)

    Transformers : architecture, fonctionnement, cas d’usage

    Optimisation, régularisation et tuning de modèles

    Introduction aux frameworks avancés : TensorFlow, PyTorch,

    Hugging Face

    MODULE

    MODULE

    IA générative (GenAI)

    Fonctionnement des LLM (Large Language Models) : GPT,

    Claude, LLaMA, Mistral…

    Fine-tuning et prompt engineering avancé

    IA générative image/audio/vidéo : GANs, diffusion models,

    multimodalité

    Cas pratiques : génération de texte, d’images, résumé

    automatique, assistants métiers

    Vision par ordinateur & NLP avancé

    Traitement d’images : détection, segmentation, OCR

    Analyse vidéo : détection d’événements, suivi d’objets

    Traitement automatique du langage : embeddings, BERT, T5,

    classification de texte, extraction d’information

    Démonstration ou TP : entraîner un modèle NLP ou computer

    vision sur un dataset spécifique

    MODULE

    MODULE

    Déploiement, MLOps et industrialisation

    Structurer un projet IA du prototype à la production

    Conteneurisation (Docker), déploiement via API (FastAPI, Flask)

    Notions de MLOps : CI/CD, MLflow, monitoring des modèles

    Stratégies de mise à l’échelle et gestion de la drift

    Gouvernance, éthique et sécurité des IA

    Biais algorithmiques et fairness

    Gouvernance de la donnée et transparence des modèles

    Sécurité des systèmes IA : attaques adversariales,

    hallucinations, fuites de données

    Conformité au règlement européen AI Act, RGPD, audits IA

    Atelier final / projet : 


    • Mini-hackathon : concevoir et déployer une solution IA sur

    un cas métier réel


    • Présentation des projets, débrief collectif, retours

    d’expérience

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    Organisme de formation 

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    SIRET n°852 905 157 00024