Prêt à faire en sorte que les systèmes d'IA exploitent les connaissances et les données propres à votre organisation ? La plupart des déploiements d'IA se heurtent à un mur, car ils ne parviennent pas à accéder, traiter et utiliser efficacement les informations de l'entreprise, laissant ainsi un immense potentiel inexploité et provoquant la frustration des organisations face à des réponses génériques.
Cette formation fera de vous un ingénieur de données expert, capable de développer des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) sophistiqués qui relient les modèles d’IA aux ressources de connaissances de votre organisation. Vous maîtriserez des pipelines avancés de traitement des données qui transforment des documents bruts en formats compatibles avec l’IA, concevrez des bases de données vectorielles hautes performances pour la recherche sémantique et mettrez en œuvre des stratégies de recherche intelligentes fournissant des réponses contextuellement précises. Grâce à des travaux pratiques complets, vous développerez des systèmes RAG de niveau entreprise dotés d’une orchestration adaptative, d’une personnalisation tenant compte du contexte et d’une surveillance prête pour la production. Cette formation s’adresse aux professionnels techniques évoluant à la croisée des données et de l’IA. Les participants idéaux sont notamment les ingénieurs de données qui s’orientent vers les workflows d’ingénierie de données GenAI, les ingénieurs en apprentissage automatique (ML) spécialisés dans les pipelines de données robustes, les ingénieurs logiciels développant des systèmes intelligents, ainsi que les spécialistes en IA/ML mettant en œuvre des architectures de génération augmentée par la recherche (RAG). Le programme s’adresse directement à ceux qui développent ou assurent la maintenance de systèmes de niveau production où l’intégrité des données, la prise en compte du contexte et les performances sont essentielles. Pour tirer le meilleur parti de cette formation, les apprenants doivent disposer de solides bases en programmation Python, ainsi qu’une bonne maîtrise des bases de données et des workflows de traitement des données. Une solide compréhension des principes de l’apprentissage automatique est indispensable, tout comme une expérience des API et des services web. Une connaissance des infrastructures et des outils basés sur le cloud sera également un atout pour la mise en œuvre pratique des systèmes RAG et des pipelines de données. À l’issue de cette formation, les apprenants seront capables de créer des pipelines de données de niveau entreprise dotés de mécanismes robustes de validation, de transformation et de formatage compatible avec l’IA. Ils acquerront une expérience pratique de la mise en œuvre d’architectures RAG avancées utilisant des bases de données vectorielles, des représentations vectorielles et la gestion dynamique du contexte. La formation aborde également des stratégies d’optimisation puissantes telles que le reclassement, le filtrage des métadonnées et la gestion adaptative du contexte. Ces capacités aboutissent à la conception et au déploiement de systèmes d’assistance client à spécialisation élevée et sensibles au contexte, offrant des performances évolutives, personnalisées et mesurables.
