Formations IA pour Ingénieurs - Maîtrisez L'Engineering de l'Intelligence Artificielle

Cette formation transforme votre approche du développement IA. Oubliez la théorie pure : ici, chaque concept s’apprend en construisant de vrais projets. Vous développerez 6 applications IA complètes, depuis un playground LLM jusqu’à un système de recherche intelligent comparable à Perplexity.

L’objectif ? Vous rendre autonome dans la conception, le développement et le déploiement d’applications IA modernes. Vous maîtriserez les architectures avancées (Transformers, diffusion, agents), les techniques d’optimisation (RAG, fine-tuning, RLHF) et les frameworks de production.

• Niveau: Avancé – Pour développeurs expérimentés souhaitant se spécialiser en IA.
• Durée: 16 semaines (4 heures/semaine) – 64 heures de formation pratique.
• En ligne (sessions interactives), Blended learning (50% présentiel, 50% en ligne)

Ce que vous allez apprendre

• Construire un playground LLM avec génération de texte avancée
• Développer des chatbots performants avec RAG et prompt engineering
• Créer des agents intelligents capables d’utiliser des outils web
• Implémenter des capacités de raisonnement profond avec des modèles spécialisés
• Générer des contenus multimodaux (texte vers image/vidéo)
• Architecturer des systèmes IA scalables en production
• Maîtriser les techniques d’évaluation et d’optimisation des modèles
• Appliquer les dernières avancées en reinforcement learning (RLHF, PPO)
• Comprendre et utiliser les modèles de raisonnement (famille “o”, DeepSeek-R1)
• Développer votre propre projet IA innovant

Pour qui ?

• Développeurs Python/JavaScript avec 3+ années d’expérience
• Ingénieurs logiciel souhaitant pivoter vers l’IA
• Data scientists voulant approfondir le développement d’applications IA
• Tech leads responsables de projets IA en entreprise
• Entrepreneurs développant des produits basés sur l’IA
• Professionnels de l’IA cherchant à actualiser leurs compétences

Prérequis

• Maîtrise de Python (NumPy, Pandas, frameworks web)
• Connaissance basique du machine learning
• Expérience avec Git et les environnements de développement
• Accès à un GPU (local ou cloud) pour les projets
• Budget API (~50€) pour les services LLM pendant la formation
• Installation de Docker et Jupyter Notebook
• Compte GitHub pour les projets collaboratifs

Data Engineering & ML Pipeline

• Prepare Data for ML APIs on Google Cloud : Maîtrisez l’ingénierie des données pour alimenter efficacement vos modèles ML en production
• Working with Notebooks in Vertex AI : Optimisez vos workflows de développement avec l’environnement Google Cloud le plus avancé
• Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML : Architecturez des solutions de données scalables pour vos applications prédictives

Model Development & Training

• Create ML Models with BigQuery ML : Développez des modèles directement depuis votre infrastructure de données sans friction technique
• Feature Engineering : Maîtrisez l’art critique de l’ingénierie des features pour maximiser les performances de vos modèles
• Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud : Du prototypage à la production avec les outils Google Cloud natives

Systems Architecture & Scalability

• Production Machine Learning Systems : Concevez des architectures ML qui supportent la charge, la latence et la fiabilité requises en production
• Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI : Maîtrisez la plateforme unifiée Google pour déployer vos solutions ML à l’échelle entreprise

Cette spécialisation vous positionne comme l’expert technique capable de faire le pont entre data science et infrastructure production, un profil rare et extrêmement valorisé.

MLOps Fundamentals

• Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started : Établissez les bases solides pour industrialiser vos workflows ML
• Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features : Implémentez une gestion avancée des features pour des modèles robustes et maintenables
• Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation : Automatisez l’évaluation continue de vos modèles en production

Generative AI Operations

• Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI : Spécialisez-vous sur les défis opérationnels uniques des modèles génératifs à grande échelle

Cette expertise MLOps vous différencie radicalement : alors que beaucoup savent développer des modèles, peu maîtrisent leur industrialisation fiable et scalable.

Generative AI Engineering

• Introduction to Generative AI : Comprenez les architectures sous-jacentes des systèmes d’IA générative
• Introduction to Large Language Models : Maîtrisez les fondements techniques des LLMs pour concevoir des solutions innovantes
• Create Generative AI Apps on Google Cloud : Architecturez des applications IA génératives scalables et performantes

Responsible AI Engineering

• Responsible AI for Developers: Fairness & Bias : Implémentez des solutions techniques pour garantir l’équité de vos systèmes IA
• Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency : Concevez des architectures IA explicables et auditables
• Responsible AI for Developers: Privacy & Safety : Intégrez la sécurité et la privacy by design dans vos systèmes IA

Cette spécialisation architecture vous positionne comme le leader technique capable de concevoir des systèmes IA complexes, éthiques et industrialisables.