Objectifs pédagogiques

• Comprendre les patterns d'intégration de l'IAG dans les projets SI
• Concevoir une architecture intégrant des composants IA
• Planifier et gérer un projet IAG en méthodologie agile
• Mettre en place un pipeline MLOps pour le déploiement continu
• Évaluer les risques et piloter la qualité d'un projet IAG

Public concerné

• Managers / Directeurs
• Chefs de projet
• Consultants

Prérequis

Expérience en gestion de projet SI. Notions d'architecture logicielle appréciées.

Programme

Jour 1 — Architecture et patterns d'intégration IAG

• Patterns d'intégration IA : API directe, RAG, agents, fine-tuning, orchestration
• Architecture de référence : couche IA, cache, fallback, observabilité
• Choix technologiques : LLM, bases vectorielles, frameworks d'orchestration
• Sécurité et gouvernance : gestion des prompts, audit, rate limiting
• Exercice : concevoir l'architecture IA d'un projet concret

Jour 2 — Gestion de projet et MLOps

• Spécificités de la gestion de projet IA : incertitude, itérations, métriques
• Intégration dans les sprints : user stories IA, definition of done, tests
• MLOps : pipelines de déploiement, versioning de modèles, monitoring
• Évaluation continue : benchmarks, A/B testing, feedback loops
• Gestion des risques : hallucinations, dépendance fournisseur, coûts
• Exercice : planifier un sprint IA et définir le pipeline MLOps

Modalités d'évaluation

Exercices pratiques et étude de cas évaluée. Attestation délivrée.

Attestation

Une attestation de participation est délivrée à chaque participant ayant suivi l'intégralité de la formation. Certificat vérifiable via QR code.

Technologies

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