Nos formations pour vos projets

Comprendre le fonctionnement, les capacités et les limites des grands modèles de langage.

Intégrer l'IA dans sa roadmap produit : cas d'usage, faisabilité, priorisation.

Fondamentaux de l'administration de Copilot et des agents Microsoft 365 ; préparation à l'examen AB-900.

Concevoir une architecture Big Data : ingestion, stockage distribué, traitement, restitution.

Panorama comparatif des assistants IA du marché et de leurs usages professionnels.

Sensibilisation aux principes d'une IA digne de confiance : biais, transparence, responsabilité.

Tour d'horizon des usages IA sectoriels et de leurs retours d'expérience.

Déployer des plateformes data sur le cloud : services managés AWS, Azure et GCP.

Prendre en main les outils d'IA générative appliqués au design graphique.

Premiers pas avec ChatGPT : prompts simples et cas d'usage bureautiques.

Concilier projets IA/IoT et conformité : RGPD, minimisation, sécurité des données.

Cadrer, organiser et livrer un projet Big Data : équipe, méthode, risques.

Piloter un projet IA de bout en bout : cadrage, données, modèle, déploiement, adoption.

Gagner en productivité bureautique avec ChatGPT au quotidien.

Bâtir sa feuille de route IA : cas d'usage, ROI, organisation, risques.

Comprendre et mettre en œuvre le lakehouse : formats de tables ouverts, ACID, time travel, gouvernance.

Identifier les enjeux business et l'outillage IA pertinent pour son organisation.

Fondamentaux de l'IA sur Azure : services cognitifs, IA générative, IA responsable.

Cas d'usage IA en finance : scoring, détection de fraude, conformité.

Exploiter les fonctions avancées : GPTs personnalisés, analyse de données, automatisations.

Développer des traitements sur l'écosystème Hadoop : HDFS, YARN, MapReduce, Hive.

Exploiter les assistants de code IA pour accélérer développement et tests.

Mettre en pratique les principes d'IA responsable dans ses projets.

Structurer des prompts robustes : rôles, contexte, chaînage, itération.

Mettre en œuvre la distribution Cloudera : outils, sécurité et développement.

Usages de l'IA en santé : aide au diagnostic, imagerie, parcours patient.

Automatiser ses processus avec l'IA : de la bureautique aux workflows métier.

Mettre en œuvre les exigences opérationnelles d'une IA responsable : traçabilité des jeux de données, détection des biais, explicabilité des modèles, dispositifs de contrôle humain et suivi des dérives.

Découvrir Apache Spark : RDD, DataFrames, Spark SQL et exécution distribuée.

Développer des applications avec l'API Claude : messages, outils, vision, bonnes pratiques.

Robotique médicale et IA : assistance chirurgicale, logistique hospitalière.

Recrutement, GPEC et expérience collaborateur augmentés par l'IA.

Développer des applications Spark performantes en Python/Scala : jobs, optimisation, streaming.

Premiers repères sur l'IA et l'apprentissage automatique, sans prérequis techniques.

Déléguer des tâches de développement à Claude Code : workflows agentiques, revue, refactoring.

Développer applications et agents IA sur Azure AI Foundry et les services associés.

Développer des traitements Spark en Java : API, jobs batch et streaming.

Comprendre le système de management de l'IA et préparer l'examen ISO/IEC 42001 Foundation.

Prospection, préparation d'entretiens et propositions commerciales avec l'IA.

IA au service de la défense : détection d'anomalies, réponse à incident, menaces IA.

Mettre en œuvre le protocole MCP pour relier agents IA, outils et données de l'entreprise.

Entraîner des modèles à l'échelle avec Spark MLlib : pipelines, features, évaluation.

Intégrer l'IA générative dans ses tâches quotidiennes : rédaction, synthèse, recherche, préparation de réunions. Ateliers pratiques sur cas réels et règles d'usage en entreprise.

Acquérir les compétences essentielles nécessaires pour planifier, mettre en œuvre, gérer, surveiller, maintenir et améliorer en permanence un système de management de l’intelligence artificielle (SMIA) et préparer l'examen ISO/IEC 42001 Lead Implementer.

Comprendre le traitement du langage et les architectures des modèles génératifs.

Mettre en œuvre Kafka : topics, producteurs/consommateurs, Kafka Connect, bonnes pratiques.

Souscription, gestion des sinistres et relation client augmentées par l'IA.

Comprendre la logique algorithmique qui sous-tend les systèmes d'IA.

Maîtrisez les fondamentaux de n8n et entrez dans l’univers de l’automatisation. Apprenez à créer des workflows, connecter vos outils et automatiser les tâches répétitives pour gagner en efficacité et optimiser vos processus métier.

Concevoir des architectures de streaming : ingestion, fenêtrage, exactly-once, cas d'usage.

Intégrer l'IA tout au long des étapes d'un projet

Développer des solutions cloud intégrant les services IA Azure.

Personnalisation des apprentissages et outils pédagogiques dopés à l'IA.

Approfondir le développement Kafka (Streams, schémas, exactly-once) et préparer l'examen CCDAK.

Acquérir l’expertise nécessaire pour réaliser l’audit des systèmes de management de l’intelligence artificielle (SMIA) et préparer l'examen ISO/IEC 42001 Lead Auditor.

Allez plus loin avec n8n et concevez des automatisations puissantes et intelligentes. Maîtrisez les workflows avancés, API, intégrations et automatisations basées sur l’IA pour orchestrer des processus complexes et accélérer la transformation digitale de votre organisation.

Concevoir contenus, campagnes et visuels avec l'IA générative : brief, génération, itération, contrôle de la marque. Mesure de performance et cadre juridique des contenus produits.

Orchestrer ses pipelines avec Airflow : DAGs, scheduling, capteurs, supervision et bonnes pratiques.

Anticiper les transformations métiers induites par l'IA.

Concevoir et orchestrer des agents autonomes : planification, outils, mémoire, supervision.