Avec cette formation, vous maîtriserez les concepts fondamentaux, les méthodes et les stratégies d’utilisation de l’IA générative. Vous identifierez les cas d’usage à forte valeur ajoutée et comprendrez comment cette technologie peut répondre à des besoins métiers concrets.

Vous découvrirez également les principes clés des technologies sous-jacentes (modèles de fondation, prompting, gestion des données, gouvernance, sécurité) ainsi que leur mise en œuvre pour résoudre des problématiques réelles en entreprise.

Enfin, vous apprendrez à structurer et planifier un projet d’IA générative, et à définir une approche pragmatique pour son implémentation réussie au sein de votre organisation.

À l’issue de la formation, un cours de préparation à la certification AWS Certified AI Practitioner sera offert à tous les participants.

Jour 1

Module 1 : Introduction à l’IA générative

• Explication de l’IA générative
• Modèles fondamentaux (Foundation Models)
• Services d’IA générative AWS
• Démonstration : Solution d’IA générative

Module 2 : Exploration des cas d’usage de l’IA générative

• Identifier les cas d’usage pertinents
• Applications et cas d’usage de l’IA générative
• Explorer des scénarios de cas d’usage
• Cas pratique en classe

Module 3 : Les fondamentaux du Prompt Engineering

• Introduction au prompt engineering
• Bonnes pratiques de conception de prompts
• Stratégies avancées de prompting
• Paramètres et réglages des modèles
• Laboratoire pratique : Optimisation de la génération de slogans avec Amazon Bedrock

Module 4 : Principes et considérations de l’IA responsable

• Introduction à l’IA responsable
• Dimensions clés de l’IA responsable
• Considérations spécifiques à l’IA générative
• Laboratoire pratique : Mise en œuvre des principes d’IA responsable avec les Guardrails de Amazon Bedrock Guardrails

Module 5 : Sécurité, gouvernance et conformité

• Vue d’ensemble de la sécurité
• Prompts malveillants (adverse prompts)
• Services de sécurité pour l’IA générative
• Gouvernance
• Conformité

Module 6 : Mise en œuvre de projets d’IA générative

• Introduction – Application d’IA générative
• Définir un cas d’usage
• Sélectionner un modèle fondamental
• Améliorer les performances
• Évaluer les résultats
• Déployer l’application
• Démonstration : Amazon Q Business

Module 7 : Intégrer l’IA générative dans le cycle de développement

• Introduction
• Laboratoire pratique (Projet final – Capstone) : Création d’un plan de projet avec l’IA générative

Module 8 : Conclusion du cours

• Prochaines étapes et ressources complémentaires
• Synthèse du cours