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Description


Le développeur·se en IA est un spécialiste du développement d’applications intégrant des fonctionnalités d’intelligence artificielle (IA). Il ou elle développe des services et interfaces numériques intégrant des briques d’IA, en réponse à des problématiques métier. Cette formation de pointe s’adresse à des développeurs expérimentés qui souhaitent maîtriser l’intégration de l’intelligence artificielle dans les applications pour créer des services et des interfaces innovants. Elle permet de développer des compétences clés en intégration de modèles et de services d’IA, en utilisant les outils et les méthodologies les plus récents, tels que LLM Ops.

Tarif adhérent : € HT / participant

Tarif non adhérent : € HT / participant

Intra-entreprise : Sur devis

Objectifs de la formation
  • Paramétrer un service d’IA
  • Développer et Intégrer une API pour l’IA
  • Monitorer un modèle d’IA
  • Automatiser les tests d’un modèle d’IA
  • Créer une chaîne de livraison continue pour l’IA

Profil des béneficiaires

Pour qui

  • Demandeurs d’emploi
  • Salariés

Prérequis

  • Cette formation s’adresse aux concepteurs et développeurs d’applications, de niveau intermédiaire ou sénior :
    • Disposant d’une expérience professionnelle de 2 à 3 ans impliquant des compétences en développement d’applications sur un périmètre full stack ou back-end
    • Justifiant d’une 1ère expérience de développement d’application impliquant une fonctionnalité IA, qu’il s’agisse d’un projet personnel ou professionnel

Contenu de la formation

  • Module 1

    • Introduction à la formation (7 heures)

  • Module 2

    • Adapter un jeu de données d’entrée d’un outil GenAI (21 heures)

  • Module 3

    • Modifier le modèle d’un outil GenAI (21 heures)

  • Module 4

    • Concevoir et développer un outil GenAI (21 heures)

Compétences Techniques

C1. Intégrer un service d’IA dans un système d’information en suivant la documentation et les spécifications du projet

C2. Développer une API REST et intégrer un modèle ou service d’IA dans une application pour permettre l’interaction entre un modèle d’IA et les autres composants du projet

C3. Monitorer un modèle d’IA à l’aide de métriques, d’outils de collecte et d’alerte pour permettre son amélioration continue.

C4. Programmer des tests automatisés pour valider les jeux de données, l’entraînement, l’évaluation et la validation d’un modèle d’IA, pour une intégration continue et une qualité optimale.

C5. Créer une chaîne de livraison continue (MLOps) pour automatiser les étapes de validation, de test, de packaging et de déploiement d’un modèle d’IA.

Équipe pédagogique

Suivi de l’exécution et évaluation des résultats
  • Réussite au diplôme
  • Soutien à l’insertion : Un accompagnement personnalisé pour favoriser un accès à l’emploi immédiatement (pour les demandeurs d’emploi)
  • Enquête de satisfaction : Une écoute constante des apprenants et des entreprises
  • Suivi de carrière : Une mesure précise de l’insertion post formation

Ressources techniques et pédagogiques


  • Les situations d’apprentissage conçues par nos formateurs spécifiquement pour leur promotion sont mises à disposition des apprenants sur notre plateforme pédagogique Simplonline. La plate-forme peut également héberger tout type de ressources (jeux de slides, documentation, vidéos, tutoriels, etc…)

  • Capacité d’accueil

    Sur demande

  • Délai d’accès

    Sur demande

Accessibilité
  • Des aménagements sont possibles pour les personnes en situation de handicap.