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Exploiter la puissance des modèles de langage (niveau avancé)

1 jour · Distanciel ou présentiel 1 jour Attestation Taux de réussite : 100

Cette formation s’adresse à des utilisateurs ayant déjà expérimenté des outils comme ChatGPT, Claude ou Gemini, mais qui ont été déçus ou limités par les techniques de prompting. Si vous avez le sentiment que “ça ne marche pas vraiment” ou que les résultats sont trop aléatoires, c’est précisément le point de départ de cette journée. Ici, pas de recettes miracles : la formation propose un changement de perspective. Vous comprendrez en profondeur comment fonctionnent les modèles de langage, leurs limites, et surtout comment construire des usages fiables, reproductibles et adaptés à vos besoins. Positionnée à un niveau avancé, elle vous permettra d’aller au-delà du conversationnel : enrichissement par vos données (RAG), conception d’assistants personnalisés, intégration d’outils et découverte des modèles en local avec LM Studio et Ollama. L’objectif : passer d’une utilisation “intuitive” à une maîtrise structurée et réellement efficace des IA

Modalité d’animation

La formation est animée en direct par un formateur expert, qui vous guide pas à pas, répond à vos questions et vous accompagne dans chaque étape. Une approche humaine, pédagogique et interactive, qui fait toute la différence.

Pour qui ?

Cette formation s’adresse à des professionnels déjà familiarisés avec des outils comme ChatGPT, Claude, Mistral, Gemini (ou tout autre) et souhaitant aller au-delà d’un usage basique. Elle est particulièrement adaptée aux :

Consultants, formateurs et indépendants souhaitant structurer leurs usages de l’IA
Product managers, profils innovation et transformation digitale
Développeurs et profils techniques curieux des intégrations avancées
Responsables métiers (marketing, RH, ops…) cherchant des usages concrets et fiables
Toute personne ayant déjà testé les “techniques de prompting” sans obtenir des résultats satisfaisants

★★★★★

23 avis

pour 245 participants

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Objectifs

Comprendre en profondeur le fonctionnement des modèles de langage (logique probabiliste, entraînement, rôle du RLHF, limites intrinsèques et notion d’incertitude)
Distinguer modèles de langage et agents conversationnels, afin d’identifier les différentes couches (mémoire, outils, instructions, interface) et leurs impacts sur les usages
Exploiter des techniques avancées d’enrichissement du contexte, incluant l’utilisation de documents, le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et la gestion de sources externes
Concevoir et personnaliser des assistants IA adaptés à des cas d’usage spécifiques (définition du rôle, du ton, des instructions et intégration de données métier)
Comprendre et mobiliser l’écosystème des outils et APIs autour des agents conversationnels (outils internes, connexions externes, logique d’actions, protocole MCP, IA as a Service)
Explorer des approches avancées d’usage et d’intégration des modèles de langage, incluant l’exécution de code, l’analyse multimodale (image, voix), l’IA agentique et l’utilisation de modèles en local
Installer, configurer et exploiter des modèles de langage en local à l’aide d’outils comme LM Studio et Ollama, en comprenant les enjeux de performance (paramètres, quantization), de confidentialité et d’usage hors ligne